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...
Unet++改进28：添加PPA(2024最新改进方法)|多分支特征提取策略，捕获不同尺度和层次的特征信息。
本文内容：添加PPA 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 红外小目标检测是一项重要的计算机视觉任务，涉及对红外图像中通常只有几个像素的微小目标进行识别和定位。然而，由于红外图像中物体的体积小，背景一般比较复杂，这给红外图像的识别带来了困难。在本文中，我们提出了一种深度学习方法HCF-Net，通过多个实用模块显著提高红外小目标检测性能。 具体来说，它包括并行化的补丁...
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...
基于matlab的基于Tent混沌映射改进的麻雀搜索算法SSA优化BP神经网络预测
基于Tent混沌映射改进的麻雀搜索算法SSA优化BP神经网络预测 1 普通BP网络 代码如有需要，联系 596520206%构建网络 net=newff(inputn,outputn,hiddennum); % 网络参数 net.trainParam.epochs=100; % 训练次数 net.trainParam.lr=0.01; % 学习速率 net.trainParam.goal=0.00...
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...
YOLOv11改进有效涨点专栏目录 | 含卷积、主干、注意力机制、Neck、检测头、损失函数、二次创新C2PSA/C3k2等各种网络结构改进
进行二次缩放，全系列都能轻量化）、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新 | C3k2和C2PSA以及检测头是YOLOv11和YOLOv8的主要区别也是本专栏主要改进方向。同时本人一些讲解视频（YOLOv11有专属的视频）和包含我所有创新的YOLOv11文档并不能在CSDN上传(所有的创新点都经过我的测试是可用的，得到该文件之后大家可以随意组合使用)，所以会建立群...
tensorflow案例5--基于改进VGG16模型的马铃薯识别，准确率提升0.6%，计算量降低78.07%
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 前言 本次采用VGG16模型进行预测，准确率达到了98.875，但是修改VGG16网络结构， 准确率达到了0.9969，并且计算量下降78.07% 1、API积累 VGG16简介 VGG优缺点分析： VGG优点 VGG的结构非常简洁，整个网络都使用了同样大小的卷积核尺寸（3x3）和最大池化尺寸（2x2）。 VGG缺点 1)训练...
YoloV9改进策略：BackBone改进|CAFormer在YoloV9中的创新应用，显著提升目标检测性能
摘要 在目标检测领域，模型性能的提升一直是研究者和开发者们关注的重点。近期，我们尝试将CAFormer模块引入YoloV9模型中，以替换其原有的主干网络，这一创新性的改进带来了显著的性能提升。 CAFormer，作为MetaFormer框架下的一个变体，结合了深度可分离卷积和普通自注意力机制的优势。在底层阶段，CAFormer采用深度可分离卷积作为令牌混合器，有效降低了计算复杂度并保持了良好的性能；...
让AI给你写代码（10.3）进一步向自然语言编程方向优化，实现基于效果的局部改进（上）
TM市盈率': TTM_pe } stock_300.append(stock_info) # 这里会报错，stock_300是dataframe，3.10之后不支持append方法 这种也只需要简单改进就行，比如换成字典对象，就能用append，然后再转成dataframe stock_300 = [] for stock_code in stock_list: ... # 存储结果 stock_i...
YoloV8改进策略：BackBone改进|CAFormer在YoloV8中的创新应用，显著提升目标检测性能
摘要 在目标检测领域，模型性能的提升一直是研究者和开发者们关注的重点。近期，我们尝试将CAFormer模块引入YoloV8模型中，以替换其原有的主干网络，这一创新性的改进带来了显著的性能提升。 CAFormer，作为MetaFormer框架下的一个变体，结合了深度可分离卷积和普通自注意力机制的优势。在底层阶段，CAFormer采用深度可分离卷积作为令牌混合器，有效降低了计算复杂度并保持了良好的性能；...