人工智能前沿——「小海带」超全视觉注意力机制资源分享(附下载链接)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了人工智能前沿——「小海带」超全视觉注意力机制资源分享(附下载链接)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

人工智能前沿——「小海带」超全视觉注意力机制资源分享(附下载链接)

💖💖>>>加勒比海带,QQ2479200884<<<💖💖

🏆🏆>>>【YOLO魔法搭配&论文投稿咨询】<<<🏆🏆

🐱‍🏍🐱‍🏍>>>学习交流 | 温澜潮生 | 合作共赢 | 共同进步<<<💯💯

📚📚>>>人工智能 | 计算机视觉 | 深度学习Tricks | 第一时间送达<<<📚📚


📚📚 人工智能 | 计算机视觉 —— 致力于目标检测领域科研Tricks改进与推荐 | 主要包括主干网络改进、轻量化网络、注意力机制、检测头部改进、空间金字塔池化、损失函数及NMS改进、ICCV/CVPR/ECCV视觉顶会创新点改进、各类数据集资源分享以及算法训练相关项目等等。有需要的小伙伴赶快点赞+收藏起来喔!!!💖💖💖


✨✨【 本期「小海带」超全视觉注意力机制资源分享】🍀🍀 


🚀🏆1.【Self Attention】🎄🎈

Attention Is All You Need

人工智能前沿——「小海带」超全视觉注意力机制资源分享(附下载链接)

🏆2.【Squeeze-and-Excitation Attention】🎄🎈

Squeeze-and-Excitation Networks

人工智能前沿——「小海带」超全视觉注意力机制资源分享(附下载链接)

🏆3.【SK Attention】🎄🎈

Selective Kernel Networks

人工智能前沿——「小海带」超全视觉注意力机制资源分享(附下载链接)

🏆4.【CBAM Attention】🎄🎈

CBAM: Convolutional Block Attention Module

人工智能前沿——「小海带」超全视觉注意力机制资源分享(附下载链接)

🏆5.【ECA Attention】🎄🎈

ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks

人工智能前沿——「小海带」超全视觉注意力机制资源分享(附下载链接)

🏆6.【DANet Attention】🎄🎈

Dual Attention Network for Scene Segmentation

人工智能前沿——「小海带」超全视觉注意力机制资源分享(附下载链接)

🏆7.【Pyramid Split Attention】🎄🎈

EPSANet: An Efficient Pyramid Split Attention Block on Convolutional Neural Network

人工智能前沿——「小海带」超全视觉注意力机制资源分享(附下载链接)

🏆8.【Shuffle Attention】🎄🎈

SA-NET: SHUFFLE ATTENTION FOR DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

人工智能前沿——「小海带」超全视觉注意力机制资源分享(附下载链接)

🏆9.【S2 Attention】🎄🎈

S²-MLPv2: Improved Spatial-Shift MLP Architecture for Vision

人工智能前沿——「小海带」超全视觉注意力机制资源分享(附下载链接)

🏆10.【Triplet Attention】🎄🎈

Rotate to Attend: Convolutional Triplet Attention Module

人工智能前沿——「小海带」超全视觉注意力机制资源分享(附下载链接)

🏆11.【Coordinate Attention】🎄🎈

Coordinate Attention for Efficient Mobile Network Design

人工智能前沿——「小海带」超全视觉注意力机制资源分享(附下载链接)

🏆12.【ACmix Attention】🎄🎈

On the Integration of Self-Attention and Convolution

人工智能前沿——「小海带」超全视觉注意力机制资源分享(附下载链接)

🌴 持续更新中……


🚀🏆🍀【算法创新&算法训练&论文投稿】相关链接👇👇👇


✨【YOLO创新算法尝新系列】✨

🏂 美团出品 | YOLOv6 v3.0 is Coming(超越YOLOv7、v8)

🏂 官方正品 | Ultralytics YOLOv8算法来啦(尖端SOTA模型)

🏂 改进YOLOv5/YOLOv7——魔改YOLOv5/YOLOv7提升检测精度(涨点必备)

——————————————🌴【重磅干货来袭】🎄——————————————

🚀一、主干网络改进(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ConvNeXt结构(纯卷积|超越Swin)

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合MobileOne结构(高性能骨干|仅需1ms)

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Swin Transformer V2(涨点神器)

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合BotNet(Transformer)

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之GSConv+Slim Neck(优化成本)

6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合新神经网络算子Involution(CVPR 2021)

7.目标检测算法——YOLOv7改进|增加小目标检测层

8.目标检测算法——YOLOv5改进|增加小目标检测层

9.目标检测算法——YOLOv5/v7改进之结合最强视觉识别模块CotNet(Transformer)

10.目标检测算法——YOLOv5/v7/v8改进结合即插即用的动态卷积ODConv(小目标涨点神器)

🌴 持续更新中……

🚀二、轻量化网络(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​RepVGG(速度飙升)

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​PP-LCNet(轻量级CPU网络)

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合轻量化网络MobileNetV3(降参提速)

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|结合轻量型网络ShuffleNetV2

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合轻量型Ghost模块

🌴 持续更新中……

🚀三、注意力机制(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5改进之结合CBAM注意力机制

2.目标检测算法——YOLOv7改进之结合CBAM注意力机制

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7之结合CA注意力机制

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ECA注意力机制

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合NAMAttention(提升涨点)

6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合GAMAttention

7.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合无参注意力SimAM(涨点神器)

8.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Criss-Cross Attention

9.​目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​SOCA(单幅图像超分辨率)

🌴 持续更新中……

🚀四、检测头部改进(持续更新中)🎄🎈

1.魔改YOLOv5/YOLOv7高阶版——改进之结合解耦头Decoupled_Detect

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合涨点Trick之ASFF(自适应空间特征融合)

🌴 持续更新中……

🚀五、空间金字塔池化(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​ASPP(空洞空间卷积池化金字塔)

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合特征提取网络RFBNet(涨点明显)

🌴 持续更新中……

🚀六、损失函数及NMS改进(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|将IOU Loss替换为EIOU Loss

2.目标检测算法——助力涨点 | YOLOv5改进结合Alpha-IoU

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SIoU

4.目标检测算法——YOLOv5将NMS替换为DIoU-NMS

5.目标检测算法——YOLOv5/v7/v8改进结合涨点Trick之Wise-IoU(超越CIOU/SIOU)

🌴 持续更新中……

🚀七、其他创新改进项目(持续更新中)🎄🎈

1.手把手教你搭建属于自己的PyQt5-YOLOv5目标检测平台(保姆级教程)

2.YOLO算法改进之结合GradCAM可视化热力图(附详细教程)

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SPD-Conv(低分辨率图像和小目标涨点明显)

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之更换FReLU激活函数

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合BiFPN

🌴 持续更新中……

🚀八、算法训练相关项目(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv7训练自己的数据集(保姆级教程)

2.人工智能前沿——玩转OpenAI语音机器人ChatGPT(中文版)

3.深度学习之语义分割算法(入门学习)

4.知识经验分享——YOLOv5-6.0训练出错及解决方法(RuntimeError)

5.目标检测算法——将xml格式转换为YOLOv5格式txt

6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7如何改变bbox检测框的粗细大小

7.人工智能前沿——6款AI绘画生成工具

8.YOLOv5结合人体姿态估计

9.超越YOLOv5,0.7M超轻量,又好又快(PP-YOLOE&PP-PicoDet)

10.目标检测算法——收藏|小目标检测的定义(一)

11.目标检测算法——收藏|小目标检测难点分析(二)

12.目标检测算法——收藏|小目标检测解决方案(三)

13.人工智能前沿——「全域全知全能」新宇宙ChatGPT

🌴 持续更新中……

🚀九、数据资源相关项目(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——小目标检测相关数据集(附下载链接)

2.目标检测算法——3D公共数据集汇总(附下载链接)

3.目标检测算法——3D公共数据集汇总 2(附下载链接)

4.目标检测算法——行人检测&人群计数数据集汇总(附下载链接)

5.目标检测算法——遥感影像数据集资源汇总(附下载链接)

6.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总(附下载链接)

7.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总 2(附下载链接)

8.目标检测算法——图像分类开源数据集汇总(附下载链接)

9.目标检测算法——医学图像开源数据集汇总(附下载链接)

10.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总1(附下载链接)

11.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总2(附下载链接)

12.目标检测算法——垃圾分类数据集汇总(附下载链接)

13.目标检测算法——人脸识别数据集汇总(附下载链接)

14.目标检测算法——安全帽识别数据集(附下载链接)

15.目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总(附下载链接)

16.目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总 2(附下载链接)

17.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总(附下载链接)

18.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总 2(附下载链接)

19.收藏 | 机器学习公共数据集集锦(附下载链接)

20.目标检测算法——图像分割数据集汇总(附下载链接)

21.目标检测算法——图像分割数据集汇总 2(附下载链接)

22.收藏 | 自然语言处理(NLP)数据集汇总(附下载链接)

23.自然语言处理(NLP)数据集汇总 2(附下载链接)

24.自然语言处理(NLP)数据集汇总 3(附下载链接)

25.自然语言处理(NLP)数据集汇总 4(附下载链接)

26.目标检测算法——关键点检测数据集汇总(附下载链接)

27.目标检测算法——图像去雾开源数据集汇总(速速收藏)

28.目标检测算法——图像去噪开源数据集汇总(速速收藏)

29.目标检测算法——农业作物开源数据集汇总(收藏)

🌴 持续更新中……

🚀十、论文投稿相关项目(持续更新中)🎄🎈

1.论文投稿指南——收藏|SCI论文投稿注意事项(提高命中率)

2.论文投稿指南——收藏|SCI论文怎么投?(Accepted)

3.论文投稿指南——收藏|SCI写作投稿发表全流程

4.论文投稿指南——收藏|如何选择SCI期刊(含选刊必备神器)

5.论文投稿指南——SCI选刊

6.论文投稿指南——SCI投稿各阶段邮件模板

7.人工智能前沿——深度学习热门领域(确定选题及研究方向)

8.人工智能前沿——2022年最流行的十大AI技术

9.人工智能前沿——未来AI技术的五大应用领域

10.人工智能前沿——无人自动驾驶技术

11.人工智能前沿——AI技术在医疗领域的应用

12.人工智能前沿——随需应变的未来大脑

13.目标检测算法——深度学习知识简要普及

14.目标检测算法——10种深度学习框架介绍

15.目标检测算法——为什么我选择PyTorch?

16.知识经验分享——超全激活函数解析(数学原理+优缺点)

17.知识经验分享——卷积神经网络(CNN)

18.海带软件分享——Office 2021全家桶安装教程(附报错解决方法)

19.海带软件分享——日常办公学习软件分享(收藏)

20.论文投稿指南——计算机视觉 (Computer Vision) 顶会归纳

21.论文投稿指南——中文核心期刊

22.论文投稿指南——计算机领域核心期刊

23.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(计算机技术)

24.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(计算机技术2)

25.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(计算机技术3)

26.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(电子、通信技术)

27.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(电子、通信技术2)

28.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(电子、通信技术3)

29.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(机械、仪表工业)

30.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(机械、仪表工业2)

31.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(机械、仪表工业3)

32.论文投稿指南——中国(中文EI)期刊推荐(第1期)

33.论文投稿指南——中国(中文EI)期刊推荐(第2期)

34.论文投稿指南——中国(中文EI)期刊推荐(第3期)

35.论文投稿指南——中国(中文EI)期刊推荐(第4期)

36.论文投稿指南——中国(中文EI)期刊推荐(第5期)

37.论文投稿指南——中国(中文EI)期刊推荐(第6期)

38.论文投稿指南——中国(中文EI)期刊推荐(第7期)

39.论文投稿指南——中国(中文EI)期刊推荐(第8期)

40.【1】SCI易中期刊推荐——计算机方向(中科院3区)

41.【2】SCI易中期刊推荐——遥感图像领域(中科院2区)

42.【3】SCI易中期刊推荐——人工智能领域(中科院1区)

43.【4】SCI易中期刊推荐——神经科学研究(中科院4区)

44.【5】SCI易中期刊推荐——计算机科学(中科院2区)

45.【6】SCI易中期刊推荐——人工智能&神经科学&机器人学(中科院3区)

46.【7】SCI易中期刊推荐——计算机 | 人工智能(中科院4区)

47.【8】SCI易中期刊推荐——图像处理领域(中科院4区)

48.【9】SCI易中期刊推荐——工程技术-计算机:软件工程(中科院4区)

49.【10】SCI易中期刊推荐——工程技术-计算机:人工智能(中科院2区)

50.【11】SCI易中期刊推荐——计算机方向(中科院4区)

51.【12】SCI易中期刊推荐——计算机信息系统(中科院4区)

52.论文投稿指南——什么是SCI,SSCI ,CSSCI

53.【13】SCI易中期刊推荐——计算机工程 | 电子与电气(中科院4区)

54.【14】SCI易中期刊推荐——计算机 | 人工智能(中科院2区)

🌴 持续更新中……


人工智能前沿——「小海带」超全视觉注意力机制资源分享(附下载链接)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-418435.html

关于YOLO算法改进&论文投稿可关注并留言博主的QQ/CSDN

🎈🎄>>>一起交流!互相学习!共同进步!<<<🎄🎈

到了这里,关于人工智能前沿——「小海带」超全视觉注意力机制资源分享(附下载链接)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 前沿技术|人工智能的崛起和发展历程

    前言: 人工智能的作用是使计算机能够模仿人类智能和学习能力,从而实现自动化、智能化和优化决策的目标。 人工智能(Artificial Intelligence,AI)的 产生源于人们对于模拟人类智能和学习过程的兴趣和探索 。这个领域的发展可以追溯到上世纪50年代,当时科学家们开始思考

    2024年02月07日
    浏览(33)
  • ChatGPT:探索人工智能语言模型的前沿技术

    一、ChatGPT的背景和原理 ChatGPT是由OpenAI开发的基于GPT-3.5架构的语言模型。它通过大规模的预训练和微调过程,学习了海量的文本数据,并能够生成连贯、有逻辑的回答。ChatGPT使用了自注意力机制和深度神经网络,能够对上下文进行理解和生成有意义的响应。 二、ChatGPT在自然

    2024年02月16日
    浏览(46)
  • 注意力机制:未来人工智能的核心

    人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让计算机模拟人类智能的科学。人类智能可以分为两类:一类是通过学习和经验获得的,称为“学习智能”(Learning Intelligence, LI);另一类是通过基于生物神经网络的内在机制获得的,称为“内在智能”(Innate Intelligence, II)。人工智

    2024年02月22日
    浏览(40)
  • 人工智能前沿——未来AI技术的五大应用领域

    一、航空航天 二、医疗保健 三、建筑行业 四、能源领域 五、供应链 航空航天领域的发展一直与人工智能紧密交织,如美国国家航空航天局(NASA)的“好奇”号火星车已经使用人工智能探索火星好几年了。一些专家甚至会说,太空探索是一些最先进人工智能技术的发源地。

    2024年02月04日
    浏览(392)
  • 人工智能前沿——「全域全知全能」人类新宇宙ChatGPT

    ChatGPT是生成型预训练变换模型(Chat Generative Pre-trained Transformer)的缩写,是一种语言模型 。而OpenAI所提出的这一系列的模型,可以执行非常复杂的任务,如回复问题、生成文章和程序代码,或者翻译文章内容等。而GPT中的Transformer是指由Google Brain所推出的解码器(decoder),

    2023年04月14日
    浏览(47)
  • 人工智能前沿研究综述:对比学习、迁移学习、知识蒸馏的探索与未来展望

    导言         随着人工智能领域的不断发展,对比学习、迁移学习和知识蒸馏等研究方向成为热门话题。本文将全面探讨这些前沿研究的发展、面临的问题、解决过程,以及未来可能的研究趋势。 1. 对比学习的发展与挑战               1.1 发展历程         演

    2024年01月22日
    浏览(37)
  • 新技术前沿-2023-ChatGPT基于人工智能技术的聊天机器人

    chatgpt镜像网站 一文带你了解爆火的Chat GPT ChatGPT系列文章 为什么ChatGPT这么强?—— 一文读懂ChatGPT原理! ChatGPT是一种基于人工智能技术的聊天机器人,它可以模拟人类对话,回答用户的问题和提供相关信息。ChatGPT使用 自然语言处理技术 ,可以与用户进行语音或文本交互,

    2023年04月15日
    浏览(62)
  • 探寻人工智能前沿 迎接AIGC时代——CSIG企业行(附一些好玩的创新点)

    上周我有幸参加了由 中国图像图形学会 和 合合信息 共同举办的CSIG企业行活动。 这次活动邀请了多位来自图像描述与视觉问答、图文公式识别、自然语言处理、生成式视觉等领域的学者,他们分享了各自的研究成果和经验,并与现场观众进行了深入的交流和探讨。干货多多

    2024年02月03日
    浏览(35)
  • 人工智能(Pytorch)搭建模型5-注意力机制模型的构建与GRU模型融合应用

    大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能(Pytorch)搭建模型5-注意力机制模型的构建与GRU模型融合应用。注意力机制是一种神经网络模型,在序列到序列的任务中,可以帮助解决输入序列较长时难以获取全局信息的问题。该模型通过对输入序列不同部分赋予不同的 权

    2024年02月12日
    浏览(37)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包