摘要：
SCConv：用于特征冗余的空间和通道重建卷积 摘要 卷积神经网络（CNN）在各种计算机视觉任务中取得了显着的性能，但这是以巨大的计算资源为代价的，部分原因是卷积层提取了冗余特征。最近的工作要么压缩训练有素的大型模型，要么探索精心设计的轻量级模型。在本文中，我们尝试利用特征之间的空间和通道冗余进行 阅读全文
posted @ 2023-12-15 13:03
同淋雪
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摘要：
注意力机制 一、注意力机制 人可以通过眼睛看到各种各样的事物，感知世界上的大量信息，但可以让自己免受海量信息的干扰，可以选择重要信息而忽视不重要信息。 例如一张图片，我们会把下意识把注意力集中在主体身上，而非背景。 同样，希望网络也具有这种能力，引入注意力机制是对输入进行加权再输出，希望网络关注到的 阅读全文
posted @ 2023-12-15 13:02
同淋雪
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摘要：
Feature map（特征图） 在CNN的每个卷积层，数据以三维形式存在。可以看成是多个二维图片叠在一起，其中每一个称为一个feature map。 在输入层，如果是灰度图片，那就只有一个feature map；如果是彩色图片，一般是三个feature map（红绿蓝）。 在其他层，层与层之间会有 阅读全文
posted @ 2023-12-15 13:00
同淋雪
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