YOLOv8改进 | 主干篇 | EfficientViT高效的特征提取网络完爆MobileNet系列(轻量化网络结构)
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是主干网络，一个名字EfficientViT的特征提取网络(和之前发布的只是同名但不是同一个)，其基本原理是提升视觉变换器在高效处理高分辨率视觉任务的能力。它采用了创新的建筑模块设计，包括三明治布局和级联群组注意力模块。其是一种高效率的特征提取网络训练速度非常快...
RepVGG网络中重参化网络结构解读【附代码】下
在repvgg_model_convert()函数的for循环中，对上述打印的模型进行遍历，刚开始循环可以获得module为：RepVGGBlock( (nonlinearity): ReLU() (se): Identity() (rbr_dense): Sequential( (conv): C...
RepVGG网络中重参化网络结构解读【附代码】上
YOLOv7论文中会遇到一个词叫“重参化网络”或者“重参化卷积”，YOLOV7则是用到了这种网络结构，里面参考的论文是“RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again”。该网络是在预测阶段采用了一种类似于VGG风格的...
深度残差收缩网络(3)：网络结构
（1）深度残差网络的回顾 在下图中，(a)-(c)分别是三种残差模块，(d)是深度残差网络的整体示意图。BN指的是批标准化(Batch Normalization)，ReLU指的是整流线性单元激活函数(Rectifier Linear Unit)，Conv指的是卷积层(Convolutional l...
《中国人工智能学会通讯》——3.3 基于网络结构和节点信息的网络表 示方法
3.3 基于网络结构和节点信息的网络表 示方法 除了节点之间的网络结构信息，网络节点本身往往存在丰富的信息。比如，在维基百科中的文章连接形成的信息网络中，每篇文章作为一个节点，节点包含了丰富的文本信息；在社交网络中（如图2 所示），每个用户节点包含用户产生的文本内容及用户属性（如性别、学校、地点、公...
《中国人工智能学会通讯》——3.2 基于网络结构信息的网络表示方法
3.2 基于网络结构信息的网络表示方法 基于网络结构信息的网络表示方法只考虑网络节点之间的链接关系。给定网络图 G=(V, E)。其中V 表示网络中的节点集合；E 是网络中的边集合网络表示学习的目的在于从网络信息中学习得到各个节点的低维表示是向量的维度。 这部分分别介绍 DeepWalk、LINE ...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
产品推荐
社区圈子
最佳实践
