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
MogaBlock,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
通过将内核尽可能全局化,现代卷积神经网络在计算机视觉任务中显示出巨大的潜力。然而,最近在深度神经网络(dnn)内的多阶博弈论相互作用方面的进展揭示了现代卷积神经网络的表示瓶颈,其中表达性相互作用不能随着核大小的增加而有效编码。为了应对这一挑战,我们提出了一个新的现代卷积神经网络家族,称为MogaNet,用于在纯基于卷积神经网络的模型中进行判别视觉表示学习,具有良好的复杂性和性能权衡。MogaNet将概念上简单但有效的