【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...
【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之GhostNetV2 长距离注意力机制增强廉价操作，构建更强端侧轻量型骨干 (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 轻量级卷积神经网络（CNNs）专为移动设备上的应用而设计，具有更快的推...
【Pytorch神经网络实战案例】22 基于Cora数据集实现图注意力神经网络GAT的论文分类
注意力机制的特点是，它的输入向量长度可变，通过将注意力集中在最相关的部分来做出决定。注意力机制结合RNN或者CNN的方法。1 实战描述【主要目的：将注意力机制用在图神经网络中，完成图注意力神经网络的结构和搭建】1.1 实现目的有一个记录论文信息的数据集，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，使模型学习已有论文的分类....
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