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BAM: Bottleneck Attention Module

BAM: Bottleneck Attention Module GitHub - Jongchan/attention-module: Official PyTorch code for "BAM: Bottleneck Attention Module (BMVC2018)" and "CBAM: Convolutional Block Attention Module (ECCV2018)" Given a 3D feature map, BAM produ

YOLOv5中的CSP结构

深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 目录 一、背景知识 -- CSPNet 二、CSP结构分析 1、总括 2、CSP1_X结构 3、CSP2_X 三、源码分析（内含注释分析） 一、背景知识 -- CSPNet 有关CSPNet的介绍分析可以

【语义分割专题】语义分割相关工作--ENet网络相关工作

ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation Paszke, A., Chaurasia, A., Kim, S., & Culurciello, E. (2016). ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation. ArXiv, abs/1606.02147. # Initia

PacNet

背景 短语音不足以收集到足够的帧来学习音素信息，不同说话人的相同语句的相似度，可能大于同一个人不同语句的相似度。 实现流程 acoustic stem的输入为40维Fbank，phonetic stem的输入为100维ASR bottleneck features。 两个stem由中间的couple stem连接，第一层的couple stem的输

【TensorFlow】使用迁移学习训练自己的模型

最近在研究tensorflow的迁移学习，网上看了不少文章，奈何不是文章写得不清楚就是代码有细节不对无法运行，下面给出使用迁移学习训练自己的图像分类及预测问题全部操作和代码，希望能帮到刚入门的同学。大家都知道TensorFlow有迁移学习模型，可以将别人训练好的模型用自己的模型上即不修改bo

YOLO v3 训练 - 03 train

 　　模型建立完成后，便需要对模型进行训练。模型建立详见：https://www.cnblogs.com/monologuesmw/p/12793758.html 代码解析 　　下载的源码集中包含两个训练相关的文件：train.py和train_bottleneck.py。train.py 和 train_bottleneck.py确实会有不少的区别 train.py 1 model =

论文-MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

1、主要创新 　　1）提出了一种新的layer module：the inverted residual with linear bottleneck， 　　2）short connect被置于bottleneck层之间，比置于expanded层之间可以取得更好的效果 　　3）采用线性bottleneck层（即不同ReLU函数），因为非线性会破坏低维空间信息 　　4）使用ReLU6作为非线

轻量级网络 Inception, Pointwise Conv, Group Conv, Depthwise Conv, Bottleneck, Xception, MobileNet, Shuffe

1. Abstract 本文旨在简单介绍下各种轻量级网络，纳尼？！好吧，不限于轻量级 2. Xception 2.1 Extreme Inception 2.2 Xception 3. MobileNet 3.1 MobileNet V1 3.2 MobileNet V2 3.3 MobileNet V3 4. ShuffeNet 4.1 ShuffeNet V1 Shuffe units Network Architecture Experimen

Tensorflow学习：ResNet代码（详细剖析）

  https://blog.csdn.net/superman_xxx/article/details/65452735 https://blog.csdn.net/qq_29893385/article/details/81207203 https://blog.csdn.net/zzc15806/article/details/83540661 https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/75577305 https://github.com/c