【YOLOv8改进】MCA：用于图像识别的深度卷积神经网络中的多维协作注意力 (论文笔记+引入代码)
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 摘要 先前的大量研究表明，注意力机制在提高深度卷积神经网络（CNN）的性能方...
PyTorch搭建图卷积神经网络（GCN）完成对论文分类及预测实战（附源码和数据集）
需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、数据集简介我们将使用Cora数据集。该数据集共2708个样本点，每个样本点都是一篇科学论文，所有样本点被分为7个类别，类别分别是1）基于案例；2）遗传算法；3）神经网络；4）概率方法；5）强化学习；6）规则学习；7）理论每篇论文都由一个1433维的词向量表示，所以，每个样本点具有1433个特征。词向量的每个元素都对应一个词，且该元素只有0或1两....
新型卷积 | 涨点神器！利用Involution可构建新一代神经网络！(文末获取论文与源码)（二）
5 Rednet网络搭建作者在ResNet的主干和主干的所有瓶颈位置上使用Involution替换掉了卷积，但保留了所有的卷积用于通道映射和融合。这些精心重新设计的实体联合起来，形成了一种新的高效Backbone网络，称为RedNet。pytorch实现如下：from torch.autograd import Function import torch from torch.nn.module....
新型卷积 | 涨点神器！利用Involution可构建新一代神经网络！(文末获取论文与源码)（一）
1 简介卷积一直是构建现代神经网络架构的核心组件，同时由于卷积的应用也引发了视觉深度学习的浪潮。而作者在这项工作中重新思考了视觉任务中标准卷积的内在原理，特别是与空间无关和特定于通道的方法。取而代之的是，本文通过反转前述的卷积设计原理（称为卷积）提出了一种用于深度神经网络的新颖原子操作。此外，本文还揭开了最近流行的Self-Attention运算的神秘面纱，并将其作为复杂化的实例插入到本文所提的....
【Pytorch神经网络实战案例】20 基于Cora数据集实现图卷积神经网络论文分类
1 案例说明（图卷积神经网络）CORA数据集里面含有每一篇论文的关键词以及分类信息，同时还有论文间互相引用的信息。搭建AI模型，对数据集中的论文信息进行分析，根据已有论文的分类特征，从而预测出未知分类的论文类别。1.1 使用图卷积神经网络的特点使用图神经网络来实现分类。与深度学习模型的不同之处在于，图神经网通会利用途文本身特征和论文间的关系特征进行处理，仅需要少量样本即可达到很好的效果。cora....
深度全解卷积神经网络（附论文）
第一章 引言 一、本文动机 过去几年，计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络上（通常简称为 ConvNet 或 CNN），在大量诸如分类和回归任务上已经实现了目前为止最佳的表现。尽管这些方法的历史可以追溯到多年前，但相对而言，对这些方法的理论理解及对结果的解释还比较浅薄。 实际上，计算机视觉领域的很多成果都把 CNN 当作了一种黑箱，这种方式虽然有效的，但对结果的解释却是模糊不清的，这也无法满足科....
全解卷积神经网络，并分享9篇必读论文
Introduction 卷积神经网络CNN，虽然它听起来就像是生物学、数学和计算机的奇怪混杂产物，但在近些年的机器视觉领域，它是最具影响力的创新结果。随着Alex Krizhevsky开始使用神经网络，将分类错误率由26%降到15%并赢得2012年度ImageNet竞赛（相当于机器视觉界的奥林匹克）时，它就开始声名大噪了。从那时起，一票公司开始在它们的核心服务中使用深度学习技术。例如Faceb....
DL之CNN：关于CNN(卷积神经网络)经典论文原文(1950~2018)简介总结框架结构图(非常有价值)之持续更新(吐血整理)
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轻量化卷积神经网络MobileNet论文详解（V1&V2）
本文是 Google 团队在 MobileNet 基础上提出的 MobileNetV2，其同样是一个轻量化卷积神经网络。目标主要是在提升现有算法的精度的同时也提升速度，以便加速深度网络在移动端的应用。
理解卷积神经网络的利器：9篇重要的深度学习论文（上）
手把手教你理解卷积神经网络(一) 手把手教你理解卷积神经网络(二) 本文将介绍过去五年内发表的一些重要论文，并探讨其重要性。论文1—5涉及通用网络架构的发展，论文6—9则是其他网络架构的论文。点击原文即可查看更详细的内容。 1.AlexNet（2012） AlexNe...
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