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SE 注意力模块 原理分析与代码实现
本文介绍SE注意力模块,它是在SENet中提出的,SENet是ImageNet 2017的冠军模型;SE模块常常被用于CV模型中,能较有效提取模型精度,所以给大家介绍一下它的原理,设计思路,代码实现,如何应用在模型中。
TensorRT 模型加速——输入、输出、部署流程
本文首先简要介绍 Tensor RT 的输入、输出以及部署流程,了解 Tensor RT 在部署模型中起到的作用。然后介绍 Tensor RT 模型导入流程,针对不同的深度学习框架,使用不同的方法导入模型。
归一化技术比较研究:Batch Norm, Layer Norm, Group Norm
本文将使用合成数据集对三种归一化技术进行比较,并在每种配置下分别训练模型。记录训练损失,并比较模型的性能。
深度学习之格式转换笔记(一):模型文件pt转onnx转tensorrt格式实操成功
关于如何将深度学习模型从PyTorch的.pt格式转换为ONNX格式,然后再转换为TensorRT格式的实操指南。
Python中Thop库的常见用法和代码示例
肆十二在B站分享了关于THOP(Torch-OpCounter)的实战教学视频。THOP是一个用于计算PyTorch模型操作数和计算量的工具,帮助开发者评估模型复杂度和性能。本文介绍了THOP的安装、使用方法及基本用例,包括如何计算模型的FLOPs和参数量。
CBAM:Convolutional Block Attention Module--通道+空间混合注意力
提出了**卷积块注意模块(CBAM)**,这是一种用于前馈卷积神经网络的简单而有效的注意模块。==给定一个中间特征图,我们的模块沿两个单独的维度(通道和空间)顺序推断注意力图,然后将注意力图乘以输入特征图以进行自适应特征细化。==因为 CBAM 是一个轻量级的通用模块,它可以无缝集成到任何 CNN 架构中,开销可以忽略不计,并且可以与基础 CNN 一起进行端到端训练。
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