文章 2025-02-09 来自:开发者社区

RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 MobileViTv1高效的信息编码与融合模块,获取局部和全局信息

一、本文介绍 本文记录的是基于MobileNet V4的RT-DETR目标检测轻量化改进方法研究。其中MobileViT块旨在以较少的参数对输入张量中的局部和全局信息进行建模,结合卷积与 Transformer 的优势,并实现有效的信息编码与融合,。本文配置了原论文中MobileViT-S、MobileViT-XS和MobileViT-XXS三种模型,以满足不同的需求。 模型 ...

RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 MobileViTv1高效的信息编码与融合模块,获取局部和全局信息
文章 2025-02-04 来自:开发者社区

YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 MobileViTv1高效的信息编码与融合模块,获取局部和全局信息

一、本文介绍 本文记录的是基于MobileNet V4的YOLOv11目标检测轻量化改进方法研究。其中MobileViT块旨在以较少的参数对输入张量中的局部和全局信息进行建模,结合卷积与 Transformer 的优势,并实现有效的信息编码与融合,。本文配置了原论文中MobileViT-S、MobileViT-XS和MobileViT-XXS三种模型,以满足不同的需求。 模型 ...

YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 MobileViTv1高效的信息编码与融合模块,获取局部和全局信息
文章 2023-01-19 来自:开发者社区

图神经网络通用框架 —— NLNN非局部神经网络

前言大家好,我是阿光。本专栏整理了《图神经网络》,内包含了不同图神经网络的原理以及相关代码实现,详细讲解图神经网络,理论与实践相结合,如GCN、GraphSAGE、GAT等经典图网络,每一个代码实例都附带有完整的代码+数据集。正在更新中~ ✨ 我的项目环境:平台:Windows10语言环境:python3.7编译器:PyCharmPyTorch版本:1.11.0PyG版本:2.1.0 项目专栏:....

图神经网络通用框架 —— NLNN非局部神经网络
文章 2022-06-13 来自:开发者社区

第一代图卷积网络:图的频域网络与深度局部连接网络

论文标题:Spectral Networks and Locally Connected Networks on Graphs论文链接:https://arxiv.org/abs/1312.6203论文来源:NeurIPS 2014本文需要的前置知识:傅里叶变换与谱图理论基础链接:①傅里叶级数与傅里叶变换②图神经网络中的谱图理论基础一、概述CNN在机器学习领域内的一些问题上取得了比较成功的效果,....

第一代图卷积网络:图的频域网络与深度局部连接网络
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

一种基于视神经网络的高动态范围(HDR)图像自适应局部色调映射的实现【OpenCV】【CUDA】

原理是基于这篇论文——《Adaptive Local Tone Mapping Based on Retinex for High Dynamic Range Images》论文提出的背景虽然可以从不同曝光的照片中获得包含真实场景全动态范围的高动态范围 (HDR) 图像,但是普通显示器等低动态范围(LDR)显示设备无法处理场景的全动态范围。LDR 设备只能显示两个数量级的。一旦将 HDR 图像线....

一种基于视神经网络的高动态范围(HDR)图像自适应局部色调映射的实现【OpenCV】【CUDA】

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