深度学习常见的卷积和注意力机制文章集锦(持续更新)
卷积
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卷积原理:几种常用的卷积(标准卷积、深度卷积、组卷积、扩展卷积、反卷积)
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一文看尽深度学习中的20种卷积(附源码整理和论文解读)
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深度学习中组卷积(Group convolution)、深度卷积(Depthwise Convolution)以及深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)的区别
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关于协方差矩阵的一些知识
A geometric interpretation of the covariance matrix
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深入理解VGG16模型与代码实现
模型压缩
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模型压缩-剪枝算法详解
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模型剪枝、模型量化、知识蒸馏概述
注意力机制
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一文看尽深度学习中的各种注意力机制(1998-2020年)
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注意力机制汇总,包括SE、CBAM、ECA等
小目标检测
小目标检测高效解决方案汇总,附19篇原论文&开源代码
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如何在立创EDA的PCB电路板导入logo图案
1、首先制作好logo图案,一般为公司logo图标,如下图 2、打开立创EDA的PCB文件,如下图 3、将PCB的图层切换到丝印层: 4、然后选择EDA菜单栏的放置---图片: 5、进入后点击选择图片,将logo图片导入,…...
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实现数组扁平化的几种方式
目标: 实现数组扁平化[1,[2,[3,4,5]]] > [1,2,3,4,5] 我们有几种方法可以实现,分别为: 1、递归 function flatten(list){return list.reduce((tar, cur) > {if(Array.isArray(cur)){tar tar.concat(flatten(cur));} else {tar.push(cur);}return tar;}, []); } flatt…...
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目录 算法基本原理 关键要素 应用实例 实现细节 python代码示例 总结 禁忌搜索算法在解决哪些具体类型的组合优化问题中最有效? 禁忌搜索算法的邻域结构设计有哪些最佳实践或案例研究? 如何动态更新禁忌表以提高禁忌搜索算法的效率和性能&#…...
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