Unet++改进24:添加DualConv||轻量级深度神经网络的双卷积核

.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可以在任何CNN模型中使用,如VGG-16和ResN...

开源,一天200star,解锁视频字幕生成新方式——一款轻量级开源字幕工具,免费,支持花字,剪映最新会员模式吃相太难看了

解锁视频字幕生成新方式——一款轻量级开源工具的强大魅力   在短视频和多媒体内容爆炸的时代,字幕的重要性不言而喻。不论是提升内容传播力,还是优化观众体验,一款优质的字幕生成工具能够极大提升创作者的生产力。 今天我们为大家介绍一款开源且高效的视频字幕生成工具——VideoCaptioner,简单易用,功能丰富,极具吸引力。   一、项目介绍 VideoCaptioner 是一款基于开源的轻量级视频字幕生...

深度学习知识点3-CBAM轻量的注意力模块

论文:(2018)包含空间注意力和通道注意力两部分1807.06521https://arxiv.org/pdf/1807.06521  通道注意力:对input feature maps每个feature map做全局平均池化和全局最大池化,得到两个1d向量,再经过conv,ReLU,1x1conv,sigmoid进行归一化后对input feature maps加权。 空间注意力:对featur...

YoloV10改进策略:Block改进|PromptIR(NIPS‘2023)|轻量高效,即插即用|(适用于分类、分割、检测等多种场景)

文章目录 摘要 官方结果 代码详解 如何在自己的论文中描述 摘要 本文使用PromptIR框架中的PGM模块来改进YoloV10。PGM(Prompt Generation Module)模块是PromptIR框架中的一个重要组成部分,主要负责生成输入条件化的提示(prompts)。这些提示是一组可学习的参数,它们与输入特征相互作用,以嵌入有关各种类型图像退化的信息。 PGM模块的核心功能是动态地从...

中国农业银行——轻量式云原生应用平台(轻云平台)

作,北京金融科技产业联盟开源专委会组织了金融业开源技术应用、创新等方面的案例征集,现对部分优秀案例进行宣传,发挥先进典型示范引领作用。 【金融机构开源技术应用创新成果案例 第十四期】 中国农业银行——轻量式云原生应用平台 申报单位:中国农业银行股份有限公司 技术领域:云原生、无服务器架构(Serverless)、DevOps 技术产品:VUE、OpenFaaS、Knative、Tekton、Shard...

使用WebDAV共享本地文件,轻量易用

特征: 使用 Golang 实现,性能极高。 最终编译成单个二进制文件,不需要 Apache 或类似的环境,依赖性很少。 支持浏览器访问。 可以在同一个端口上启用多个 WebDAV 服务,每个服务具有不同的挂载目录、用户名和密码。 良好的 Docker 支持。 Docker /data/dir1准备要共享为和 的本地文件夹路径/data/dir2。 docker run -it -d -v /dat...

Ubuntu下安装xnote轻量级个人知识库工具

Ubuntu下安装xnote轻量级个人知识库工具 一、xnote介绍 1.1 xnote简介 1.2 xnote基本介绍 二、本地环境介绍 2.1 本地环境规划 2.2 本次实践介绍 2.3 版本要求 三、检查本地环境 3.1 检查本地操作系统版本 3.2 检查系统内核版本 四、安装Python环境 4.1 更新软件源 4.2 安装Python 4.3 查看版本 五、部署知识库 5.1 下载项目源码...

探索TinyDB的轻量级魅力:Python中的微型数据库

文章目录 探索TinyDB的轻量级魅力:Python中的微型数据库背景:为何选择TinyDB?什么是TinyDB?如何安装TinyDB?5个简单的库函数使用方法3个场景下的应用实例常见问题与解决方案总结 探索TinyDB的轻量级魅力:Python中的微型数据库 背景:为何选择TinyDB? 在Python的世界中,数据存储是一个常见需求。然而,并非所有项目都需要一个全功能的数据库系统。对于轻量级应用...

YoloV8改进策略:上采样改进|动态上采样|轻量高效,即插即用(适用于分类、分割、检测等多种场景)

摘要 本文使用动态上采样改进YoloV8,动态上采样是今天最新的上采样改进方法,具有轻量高效的特点,经过验证,在多个场景上均有大幅度的涨点,而且改进方法简单,即插即用! 论文:《DySample:Learning to Upsample by Learning to Sample》 论文:https://arxiv.org/pdf/2308.15085 我们提出了DySample,一个超轻量级且高效...

YOLO自研模块:多尺度轻量化卷积模块

目录 一、原理 二、代码 三、配置文件 一、原理 不同大小的卷积核,提取目标特征的特征尺度不同,所以通过使用不同大小卷积核的卷积来提取特征就可以保证获取到目标的多尺度特征。 借鉴YOLOv8中,将通道数进行划分的操作,在卷积的输入过程中为了减小参数量,将输入通道数一分为二,一部分保持不变,另一部分进行特征提取...
© 2024 LMLPHP 关于我们 联系我们 友情链接 耗时0.017588(s)
2024-11-21 15:32:14 1732174334