Unet++改进24：添加DualConv||轻量级深度神经网络的双卷积核
本文内容：添加DualConv 目录 论文简介 1.步骤一 2.步骤二 3.步骤三 4.步骤四 论文简介 卷积神经网络(CNN)架构通常对内存和计算要求很高，这使得它们在硬件资源有限的嵌入式系统中不可行。 我们提出了双卷积核(DualConv)来构建轻量级深度神经网络。DualConv结合3 × 3和1 × 1卷积核同时处理相同的输入特征映射通道，并利用群卷积技术高效排列卷积滤波器。DualConv可以在...
ThreeJS入门（162）：THREE.ConvexGeometry 知识详解，示例代码
文章目录 创建凸几何体的方法方法一：使用 `THREE.Geometry` 或 `THREE.BufferGeometry`方法二：使用 `THREE.ConvexBufferGeometry` 示例：创建一个凸几何体总结 在 Three.js 中，THREE.ConvexGeometry 不是一个内置的类或构造函数。然而，Three.js 提供了创建凸多边形几何体的方法，可以通过组合现有的几何体或编写...
Unet++改进20：添加RFAConv||用于特征冗余的空间和通道重构卷积
本文内容：添加RFAConv 论文简介 空间注意被广泛用于提高卷积神经网络的性能。然而，它也有一定的局限性。本文提出了空间注意有效性的新视角，即空间注意机制本质上解决了卷积核参数共享问题。然而，空间注意生成的注意图所包含的信息对于大尺度卷积核来说是不够的。因此，我们提出了一种新的注意机制，即接受场注意(RFA)。现有的空间注意方法，如卷积块注意模块(CBAM)和协调注意(CA)，只关注空间特征，没有充分解...
Unet++改进12：添加PCONV||减少冗余计算和同时存储访问
本文内容：添加PCONV 目录 论文简介 1.步骤一 2.步骤二 3.步骤三 4.步骤四 论文简介 为了设计快速的神经网络，许多工作都集中在减少浮点运算(FLOPs)的数量上。然而，我们观察到FLOPs的这种减少并不一定会导致类似程度的延迟减少。这主要源于低效率的每秒浮点操作数(FLOPS)。为了实现更快的网络，我们回顾了流行的运营商，并证明了如此低的FLOPS主要是由于运营商频繁的内存访问，特别是深度卷...
ubuntu下交叉编译iconv库到arm 32位使用，实现GB2312与UTF-8的转换
一、编译和测试环境 Host：Ubuntu 16.04.7 LTS 64位 开发板： I.MX6ULL armv7架构 32位 二、 问题描述与解决方案 在6ull开发板上默认使用iconv_open(“utf-8”,“gb2312”)函数时，会返回错误，使用perror函数获取对应错误编号errno代表的错误字符串信息“invalid argument”。经过查询资料得知iconv相关函数为libc中...
第四十章 创建安全对话 - 启用 IRIS Web 服务以支持 WS-SecureConversation
文章目录 第四十章 创建安全对话 - 启用 IRIS Web 服务以支持 WS-SecureConversation启用 `IRIS Web` 服务以支持 `WS-SecureConversation` 第四十章 创建安全对话 - 启用 IRIS Web 服务以支持 WS-SecureConversation 启用 IRIS Web 服务以支持 WS-SecureConversation 当 Web 客...
YOLOv8改进 | Conv篇 | CVPR2024最新DynamicConv替换下采样（包含C2f创新改进，解决低FLOPs陷阱）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是CVPR2024的最新改进机制DynamicConv其是CVPR2024的最新改进机制，这个论文中介绍了一个名为ParameterNet的新型设计原则，它旨在在大规模视觉预训练模型中增加参数数量，同时尽量不增加浮点运算（FLOPs），所以本文的DynamicConv被提出来了，使得网络在保持低FLOPs的同时增加参数量，从而允许这些网络从大规模视觉预训练中获益，下面...
YOLOv9改进策略 ：主干优化 | ConvNeXtV2：适应自监督学习，让 CNN “再一次强大”？
💡💡💡本文改进内容：完全卷积掩码自编码器框架 ConvNeXt V2，它显著提高了纯convnet在各种识别基准上的性能，包括ImageNet分类，COCO目标检测和ADE20k分割。还提供了各种尺寸的预训练ConvNeXt v2模型，从而在ImageNet上具有76.7%精度的3.7M Atto model和88.9%精度的650M huge model。 改进结构图如下： ...
YOLOv9改进策略 ：卷积魔改 | 感受野注意力卷积运算（RFAConv）
💡💡💡本文改进内容：感受野注意力卷积运算（RFAConv），解决卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力模块（CA）只关注空间特征，不能完全解决卷积核参数共享的问题 💡💡💡使用方法：代替YOLOv9中的卷积，使得更加关注感受野注意力，提升性能 💡💡💡RFAConv| 亲测在多个数据集能够实现大幅涨点，有的数据集达到3个点以上 改进结构图如下： 《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新： 【...
How to use jupyter nbconvert
How to use jupyter nbconvert 最近在使用jupyter notebook的时候，发现notebook文件在问题探索方面非常方便，但是交付的话，还是期望能将其转换为python源文件。要实现notebook源文件(.ipynb)与python源文件(.py)之间的相互转换，可以使用命令jupyter nbconvert来完成。举例如下， 这里有一个文件名称为,内容如下： lan...