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論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2301.01146.pdf
本文的重點是在權衡參數、FLOPs和性能的同時，為密集預測開發(fā)現代、高效、輕量級的模型。倒立殘差塊(IRB)是輕量級CNN的基礎結構&#文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-616222.html
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Title: BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention Paper: https://arxiv.org/pdf/2303.08810.pdf Code: https://github.com/rayleizhu/BiFormer 眾所周知， Transformer 相比于 CNNs 的一大核心優(yōu)勢便是借助自注意力機制的優(yōu)勢捕捉 長距離上下文依賴 。正所謂物極必反，在原始的 Transformer 架構設計中，這
?? 本篇內容 ：YOLOv5/v7/v8改進最新主干系列BiFormer：頂會CVPR2023即插即用，小目標檢測漲點必備，首發(fā)原創(chuàng)改進，基于動態(tài)查詢感知的稀疏注意力機制、構建高效金字塔網絡架構，最新TransFormer改進結構： BiFormer 重點 ：??????YOLOv5｜YOLOv7｜YOLOv8 使用這個 創(chuàng)新點 在 數據集
Title: Efficient and Explicit Modelling of Image Hierarchies for Image Restoration PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.00748 Code: https://github.com/ofsoundof/GRL-Image-Restoration.git 全局，區(qū)域和局部范圍的特征可以很好地被神經網絡用于圖像恢復任務，本文提出了一種基于錨點 Anchored 的條紋自注意力機制用于實現全
?????? 本文全網首發(fā)獨家改進： 提出新穎的注意力BSAM（BiLevel Spatial??Attention Module），創(chuàng)新度極佳，適合科研創(chuàng)新，效果秒殺CBAM， Channel Attention+Spartial Attention升級為新穎的? BiLevel ??Attention+Spartial Attention ?1）作為注意力BSAM使用； 推薦指數：五星 BSAM VS CBAM | ? 野外煙霧
?? 本篇內容 ：YOLOv5改進最新主干系列BiFormer：頂會CVPR2023即插即用，小目標檢測漲點必備，首發(fā)原創(chuàng)改進，基于動態(tài)查詢感知的稀疏注意力機制、構建高效金字塔網絡架構，最新TransFormer改進結構： BiFormer 重點 ：??????YOLOv5使用這個 創(chuàng)新點 在 數據集 改進做實驗： 即插即
摘要： 交通流預測是交通領域研究和實踐的一個重要課題。然而，由于交通流通常表現出高度非線性和復雜的模式，這是非常具有挑戰(zhàn)性的?，F有的交通流預測方法大多缺乏對交通數據動態(tài)時空相關性的建模能力，無法得到令人滿意的預測結果。本文提出了一種新的基于注意
???????在之前使用長短期記憶網絡構建電力負荷預測模型的基礎上，將自注意力機制 (Self-Attention)融入到負荷預測模型中。具體內容是是在LSTM層后面接Self-Attention層，在加入Self-Attention后，可以將負荷數據通過加權求和的方式進行處理，對負荷特征添加注意力權重，來突出
論文：基于并行注意力 UNet的裂縫檢測方法（Parallel Attention Based UNet for Crack Detection）； 發(fā)表：2021年發(fā)表在《計算機研究與發(fā)展》上。 問題：裂縫圖像中存在噪聲、光線、陰影等因素干擾； 解決方法：比較流行的解決方案是嵌入注意力機制以抑制各種干擾； 缺點：現有的注
論文：?http://proceedings.mlr.press/v139/yang21o/yang21o.pdf ????????SimAM（Simple Attenti
