深度学习笔记(十二):普通卷积、深度可分离卷积、空间可分离卷积代码
1. 摘要 本文介绍了深度可分离卷积和空间可分离卷积的概念及其在计算复杂性和效率上的优势。深度可分离卷积通过通道内卷积和1x1卷积减少参数量，而空间可分离卷积将3x3卷积分解为3x1和1x3卷积以降低计算复杂性。代码示例展示了这两种卷积在实际网络结构中的应用，并通过比较计算量表明深度可分离卷积具有更高的效率。 2. 定义 空间可分离卷积：空间可分离卷积是一种将传统卷积操作分解为两个更小操作的方法....
基于YOLOv8深度学习的遥感地理空间物体检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测（2）
基于YOLOv8深度学习的遥感地理空间物体检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测（1）https://developer.aliyun.com/article/1536766 二、模型的训练、评估与推理 1.YOLOv8的基本原理 YOLOv8是一种前沿的目标检测技术，它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功，进一步提升了...
基于YOLOv8深度学习的遥感地理空间物体检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测（1）
前言 遥感地理空间物体检测系统通过对来自卫星或航空平台的遥感影像进行分析，能够在广阔而复杂的地理空间中自动识别和定位特定的物体。这种系统对于地理信息获取、环境监测、城市规划、国防安全以及灾害管理等领域至关重要，可以提高数据的处理效率，减少人工解译的需求，加快决策过程，并提供更加客观和精确的信息。 根据YOLOv8开发的遥感地理空间物体检测系统，其应用场景包括： ...
YOLOv5改进 | 卷积篇 | 通过RFAConv重塑空间注意力（深度学习的前沿突破）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是RFAConv，全称为Receptive-Field Attention Convolution，是一种全新的空间注意力机制。与传统的空间注意力方法相比，RFAConv能够更有效地处理图像中的细节和复杂模式(适用于所有的检测对象都有一定的提点)。这不仅让YOLOv5在识别和定位目标时更加精准，还大幅提升了处理速度和效率。本文章深入会探讨RFACon...
YOLOv8改进 | 2023 | 通过RFAConv重塑空间注意力（深度学习的前沿突破）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是RFAConv，全称为Receptive-Field Attention Convolution，是一种全新的空间注意力机制。与传统的空间注意力方法相比，RFAConv能够更有效地处理图像中的细节和复杂模式(适用于所有的检测对象都有一定的提点)。这不仅让YOLOv8在识别和定位目标时更加精准，还大幅提升了处理速度和效率。本文章深入会探讨RFACon...
深度学习高维空间处理和解决
1 维度如果我们判断一个人是否会打篮球，仅仅通过身高角度显然是不合理的，我们还需要从其他角度分析，比如体重、身体灵活性以及是否经常见到凌晨四点钟的太阳等等因素。同样在豆豆的世界，豆豆的毒性不仅与大小有关，还可能与颜色深浅、软硬等有关对于三维世界的我们，很难在四维空间作图，但是数学作为一种抽象的工具，在数学看来，这不过是在输入上增加了一个维度而已，输入数据有多少元素也就是所谓的特征维度，也叫数据维....
深度学习中的潜在空间
1. 简介在本教程中，我们将讨论深度学习中的潜在空间。首先，我们将定义这个术语并讨论它对深度学习的重要性，然后我们将展示一些潜在空间的例子。2. 定义形式上，潜在空间被定义为抽象的多维空间，它编码外部观察事件的有意义的内部表示。在外部世界中相似的样本在潜在空间中彼此靠近。为了更好地理解这个概念，让我们考虑一下人类如何感知世界。通过将每个观察到的事件编码为我们大脑中的压缩表示，我们能够理解广泛的主....
《深度学习论文实现：空间变换网络-第一部分》电子版地址
《深度学习论文实现：空间变换网络-第一部分》深度学习论文实现：空间变换网络-第一部分 电子版下载地址： https://developer.aliyun.com/ebook/7063 电子书： </div>
最新综述！分析用于实时车载激光雷达感知的点云深度学习表示（空间结构/光栅化/坐标系）
激光雷达传感器是自动驾驶汽车不可或缺的一部分，因为它们提供了汽车周围环境的精确、高分辨率3D表示。然而，在计算上很难利用来自多个高分辨率激光雷达传感器不断增加的数据量。随着帧速率、点云大小和传感器分辨率的增加，这些点云的实时处理仍必须从车辆环境的这张日益精确的图片中提取语义。在这些点云上运行的深度神经网络性能和准确性的一个决定因素是底层数据表示及其计算方式。本文调查了神经网络中使用的计算表示与其....
纯干货：深度学习实现之空间变换网络-part2
纯干货：深度学习实现之空间变换网络-part1 在第一部分中，我们主要介绍了两个非常重要的概念：仿射变换和双线性插值，并了解到这两个概念对于理解空间变换网络（ Spatial Transformer Networks ）非常重要。 在这篇文章中，我们将详细介绍一篇空间变压器网络这一论文——Google...
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