Pointnet++改进卷积系列:全网首发DualConv轻量级深度神经网络的双卷积核 |即插即用,提升特征提取模块性能

简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入DualConv,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一          2.2 步骤二          2.3 步...

【SCI绘图】【热力图系列1 R】多特征相关性分析热力图R语言实现

SCI,CCF,EI及核心期刊绘图宝典,爆款持续更新,助力科研! 本期分享:  【SCI绘图】【热力图系列1 R】多特征相关性分析热力图R语言实现 1.环境准备 library(gplots)library(RColorBrewer) 2.数据示例 ############################################################ reading in dat...

【SCI绘图】【热力图系列2 R】多特征相关性分析热力图指定聚类 R

SCI,CCF,EI及核心期刊绘图宝典,爆款持续更新,助力科研! 本期分享:  【SCI绘图】【热力图系列2 R】多特征相关性分析热力图指定聚类 R 1.环境准备 library(gplots)library(RColorBrewer) 2.数据读取 ############################################################ reading in da...

tensorflow.js 如何从 public 路径加载人脸特征点检测模型

系列文章目录 如何使用tensorflow.js实现面部特征点检测 项目地址 文章目录 系列文章目录项目地址一、准备模型二、使用步骤1.下载模型并放置到指定位置3. 修改模型配置信息修改相关模型配置如下 ![请添加图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/692caf2434f446bdb3c0b36d19de0e22.png)3. 运行代码 总结 一、准备模...

结合创新!多尺度特征融合+Transformer,参数和计算成本减半

通过多尺度特征融合,模型能够捕捉到不同层次的视觉细节,而Transformer的自注意力机制能够在这些不同层次的特征之间建立联系,有效地整合全局上下文信息,让模型能够应对多样化的视觉场景和变化。 这种结合策略充分利用了二者各自的优势,不仅有助于模型实现更高的识别精度和更好的泛化能力,还能提高模型的性能,因为它可以更好地利用计算资源,通过并行处理不同尺度的特征来提高计算效率。 本文分享8种多尺度特征融合...

Pointnet++改进即插即用系列:全网首发OREPA在线重新参数化卷积,替代普通卷积 |即插即用,提升特征提取模块性能

简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入OREPA,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一          2.2 步骤二          2.3 步骤三...

Python+Django+Yolov5路面墙体桥梁裂缝特征检测识别html网页前后端

前言 这篇博客针对《Python+Django+Yolov5路面墙体桥梁裂缝特征检测识别html网页前后端》编写代码,代码整洁,规则,易读。 学习与应用推荐首选。 运行结果 文章目录 一、所需工具软件 二、使用步骤        1. 主要代码        2. 运行结果 三、在线协助 一、所需工具软件        1. Python        2. Django, Yolov5, Pych...

YOLOv8-Seg改进:多创新点魔改设计 | 双层路由注意(BRA)+广义特征金字塔网络(GFPN)+多头检测器,全面提升检测精度

🚀🚀🚀本文改进:设计了一种提供了新颖的YOLO改进网络,其中三个优化点为:1)CVPR2023双层路由注意(BRA);2)广义特征金字塔网络(GFPN)3)多头检测头整合到YOLOV8中; 🚀🚀🚀脑肿瘤检测数据集BR35H上MAP50绝对提高了4.7% 结构图如下:   🚀🚀🚀YOLOv8-seg创新专栏:http://t.csdnimg.cn/KLSdv 学姐带你学习YOLOv8,从入门到创新,轻轻...

数据集、特征矩阵、目标矩阵(代码理解)

这个iris 数据集,从在线存储库加载而来) import seaborn as sns iris = sns.load_dataset('iris ') print(iris) 然后我们开始创建一个特征矩阵(说明:drop函数加axis=1参数是删除掉矩阵中species列的数据) X = iris.drop('species', axis=1) X.head(10) print(X.shape) ...

数据仓库的基本概念、基本特征、体系结构

数据仓库的基本概念、基本特征 数据仓库的定义:数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合,用以更好地支持企业或组织的决策分析处理。 数据仓库中数据的4个基本特征: 数据仓库中的数据是面向主题的;数据仓库中的数据是集成的;数据仓库中的数据是不可更新的;数据仓库中的数据是随时间不断变化的。 如前所述,数据仓库产生的原因 ,传统数据库系统主要面向以操作型处理为主的联机事务处理应...
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