Catherine_zhilin

摘要： 本文将介绍一种新提出的坐标注意力机制，这种机制解决了SE，CBAM上存在的一些问题，产生了更好的效果，而使用与SE，CBAM同样简单。 论文地址： https://arxiv.org/pdf/2103.02907.pdf 代码地址： https://github.com/AndrewQibin/Co 阅读全文

摘要： SE模块（Squeeze-and-Excitation） SENet: SENet网络的创新点在于关注channel之间的关系，希望模型可以自动学习到不同channel特征的重要程度。为此，SENet提出了Squeeze-and-Excitation (SE)模块。 SE模块首先对卷积得到的特征图进 阅读全文

摘要： 评价指标： 1.准确率 （Accuracy）：分对的样本数除以所有的样本数 ，即：准确（分类）率 = 正确预测的正反例数 / 总数。 注：准确率一般用来评估模型的全局准确程度，不能包含太多信息，无法全面评价一个模型性能。 2.混淆矩阵 （Confusion Matrix）：混淆矩阵中的横轴是模型预测 阅读全文