代表的是感受野的中心~為什麼擴張卷積導致像尺寸不變從那個一維的例子出發我們可以直觀的理解,空洞卷積只是可以以指數形式提高網路的感受野,但是不改變像輸出的特徵...
[檢視更多]一種基於深度神經網路的臨床記錄ICD自動編碼方法
3 基於多尺度殘差圖卷積網路的自動編碼技術在本節中,針對冗長且低質量的臨床記錄和標籤空間極其龐大且類別不平衡的ICD程式碼,筆者提出了一種基於多尺度殘差圖卷積網路(multi-scale residual graph convolution...
[檢視更多]谷歌提出「卷積+注意力」新模型,超越ResNet最強變體!
圖片一個結合深度卷積和自注意的理想模型需要具備以上3個特性,而研究人員的實現方法很簡單:在Softmax歸一化前或後,將全域性靜態卷積核與自適應注意矩陣求和...
[檢視更多]清華&曠視讓全連線層“內卷”,卷出MLP效能新高度
圖片思路和RepVGG一樣,利用了結構重引數化(透過引數的等價轉換實現結構的等價轉換),將區域性感知和分塊感知的輸出合併到全連線層進行推理,並去除卷積...
[檢視更多]特邀學術微文:高壓引線接頭紅外影象特徵分析的線上故障診斷方法
首先,透過對殘差塊進行了最佳化,使每個殘差塊融合低層特徵和高層特徵,並訓練特徵提取網路自動提取高壓引線接頭樣本故障的特徵圖,然後使用R-FCN網路以實現對高壓引線接頭的故障定位和執行狀態的識別,最後將R-FCN的檢測結果送入OpenCV中進...
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