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最新推荐文章于 2025-01-08 12:28:46 发布
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#ddk #service #windows #server #微软

博客指出XPsp1的DDK在sp2下不可用，在XPsp2环境下使用Windows Server 2003 Service Pack 1 DDK较好，微软官方网站有相关说明，并给出了网址。
CV领域Transformer之Self-Attention浅薄理解
认真努力，做一只会飞的毛毛虫。
01-07 8242
CNN和Self-Attention的比较理解： 对于CNN而言，越深的网络关注的区域越大，因为其每一层网络都相当于不断的整合之前的信息。以3×3卷积为例，如下图所示：蓝色方框表示能看到原始图像多大的区域。黄色方框表示原始图像。 CNN每一层都必须做的非常好，这样结果才能好。 Transformer相比于CNN，只需要一层就可以达到很深的CNN才能考虑到的全局信息。一层顶CNN十几层。 CV不像NLP每一个句子有单词可以做成一个个小的token，因此需要把其特征做成N等份，将每一等份拉长为一个向.
CNN-BiLSTM-Attention模型的数据分类预测原理与Matlab实现
最新发布
天天酷科研的博客
03-26 167
CNN-BiLSTM-Attention模型的数据分类预测原理与Matlab实现
【ARXIV2203】Efficient Long-Range Attention Network for Image Super-resolution
OUC的搬砖日常
06-18 1403
尽管Transformer已经“主宰”了CV领域，在图像修复领域也有较多应用。但是Transformer中的自注意力计算量代价过于昂贵，同时某些操作对于超分而言可能是冗余的，这就限制了自注意力的计算范围，进而限制了超分性能。本文提出了一种用于图像超分的高效长程距离网络ELAN(Efficient Long-range Attention Network)，该模型架构如下所示，核心是 ELAB 模块，下面对这个模块进行详细介绍。ELAB模块包括两个关键部分： 局部特征提取 和 GMSA。局部特征提取采用两个s
开源项目推荐：Efficient Long-Range Attention Network for Image Super-resolution
gitblog_00770的博客
01-08 430
开源项目推荐：Efficient Long-Range Attention Network for Image Super-resolution 该项目是针对图像超分辨率领域的一个高效长距离注意力网络的开源实现。项目主要使用Python编程语言开发。 1. 项目基础介绍 本项目是“Efficient Long-Range Attention Network for Image Super-reso...
ELAN：用于图像超分辨率的高效远程注意力网络
不要给自己设限，尝试更多可能（思所向 皆可往）
10-17 4589
论文：https://arxiv.org/pdf/2203.06697.pdf代码：https://github.com/xindongzhang/ELAN最近，基于Transformer的方法已经证明了令人印象深刻的效果，在各种视觉任务中，包括图像超分辨率（SR），利用自我注意（SA）的特征提取。然而，在大多数现有的基于Transformer的模型中，SA的计算是非常昂贵的，而一些所采用的操作对于SR任务来说可能是冗余的。这限制了SA计算的范围并且因此限制了SR的性能。在这项工作中，本文提出了一种用于图像
【论文阅读】ELAN-Efficient Long-Range Attention Network for Image Super-resolution
博客
04-29 1951
最近，基于变压器的方法通过利用自注意力 (SA) 进行特征提取，在各种视觉任务中展示了令人印象深刻的结果，包括图像超分辨率 (SR)。然而，在大多数现有的基于变压器的模型中，SA 的计算非常昂贵，而一些采用的操作对于 SR 任务可能是多余的。这限制了 SA 计算的范围，从而限制了 SR 性能。在这项工作中，我们提出了一种用于图像 SR 的高效远程注意力网络 (ELAN)。
ELAN论文详解：对SwinIR进行效率优化的超分算法（Efficient Long-Range Attention Network for Image Super-resolution）
BigerBang的博客
12-14 3382
本文是对论文ELAN的解读，ELAN认为当前基于Transformer的超分模型在效率和效果上都存在问题，其提出了efficient long-range attention block（ELAB），可以更好的建模图像的长距离依赖；同时其提出了一系列的有效的优化策略，可以极大的提高模型的效率。
浅浅懂了一些transformer中的self-attation
HWP
09-18 647
正如很多人说，其中灵魂就是下面这个公式：简单说，就是。输入的词汇会变成嵌入。就是高纬数据！这称为矩阵X！之后，经过三个可训练的参数矩阵生成Q、K、V这三个都是维度相同的！第一波，Q矩阵乘以K的转置矩阵。这个核心思想，就是两个向量点乘就是计算二者的相似性程度大小。自注意力机制，也就是包含着本身的一些字符串。【换句话说，如果K、V矩阵不是由上面的X矩阵生成的话，那么就叫做注意力机制啦。因为这样的点乘也是计算相似性程度的！】
CNN-GRU-Attention预测模型及其Python实现
qq_45441438的博客
08-11 1871
因此，将CNN、GRU和注意力机制相结合，构建CNN-GRU-Attention预测模型，成为当前时间序列预测研究的一个热点方向。近年来，随着深度学习技术的迅猛发展，基于神经网络的预测模型在时间序列预测中展现出强大的潜力和优势。CNN-GRU-Attention预测模型通过结合CNN、GRU和注意力机制的优势，在时间序列预测领域展现出了强大的潜力和优势。在实际应用中，该模型具有广泛的应用前景和重要的研究价值。卷积层中的卷积核在输入数据上滑动，通过加权求和和激活函数的作用，提取出数据的局部特征。
CNN-LSTM-Attention预测模型及其Python实现
qq_45441438的博客
08-11 5359
其中，CNN-LSTM-Attention预测模型因其结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）的优势，在时间序列预测中展现出强大的潜力和优势。综上所述，CNN-LSTM-Attention预测模型通过结合CNN、LSTM和注意力机制的优势，在时间序列预测中展现出强大的潜力和优势。在CNN-LSTM-Attention模型中，注意力层接收LSTM层的输出作为输入，并计算每个时间步的注意力权重。池化层则用于降低数据的维度，减少计算量，并增强模型的鲁棒性。
【图像超分】论文精读：Efficient Long-Range Attention Network for Image Super-resolution（ELAN）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
08-07 741
论文题目：Efficient Long-Range Attention Network for Image Super-resolution —— 用于图像超分辨率的高效远程注意网络ECCV 2022！最近，基于转换器的方法通过利用自注意力 (SA) 进行特征提取，在各种视觉任务中展示了令人印象深刻的结果，包括图像超分辨率 (SR)。然而，大多数现有基于转换器的模型中 SA 的计算非常昂贵，而一些使用的操作对于 SR 任务可能是冗余的。这限制了 SA 计算的范围，从而限制了 SR 性能。
【ICCV2021】Context Reasoning Attention Network for Image Super-Resolution
OUC的搬砖日常
01-24 1036
论文：【ICCV2021】Context Reasoning Attention Network for Image Super-Resolution 代码：https://github.com/Ast-363/CRAN （非官方实现） 论文的研究动机是“recent advances in neuroscience show that it is necessary for the neurons to dynamically modulate their functions according t..
Pytorch模型加载函数torch.load()
北国觅梦
05-09 2413
参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/pearl8899/article/details/109566084 因为大家经常在GPU上训练，而模型加载测试都是直接在CPU中，所以大家一定要搞清楚下面说明。 1.作用：用来加载torch.save()保存的模型文件。 torch.load()先在CPU上加载，不会依赖于保存模型的设备。如果加载失败，可能是因为没有包含某些设备，比如你在gpu上训练保存的模型，而在cpu上加载，可能会报错，此时，需要使用map_location来将存储动态重.
attention各种形式总结
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向着星辰大海
06-23 6万+
hard attention 记stst s_{t} 为decoder第 t 个时刻的attention所关注的位置编号 stistis_{ti} 表示第 t 时刻 attention 是否关注位置 i stisti s_{ti} 服从多元伯努利分布(multinoulli distribution)， 对于任意的 t , sti,i=1,2,...,Lsti,i=1,2,...,Ls_{t...
【Super Resolution】【论文阅读】【CVPR2019】Second-order Attention Network for Single Image Super-Resolution
u012880986的博客
10-14 4878
论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Dai_Second-Order_Attention_Network_for_Single_Image_Super-Resolution_CVPR_2019_paper.pdf 清华、鹏城实验室、香港理工大学、阿里达摩院 先来两张效果图 1、论文贡献 提...
虚拟驱动程序的安装
Bossqian(钱总)'s wikiup
10-11 2525
双击“添加硬件”——>“添加新的硬件设备”——>“手动安装驱动”——>“显示所有设备”——>“从磁盘安装”——>选择.inf文件所在的目录——>这样就完成了，其中.sys文件被自动copy到sytem32/drivers下.
驱动程序开发
Bossqian(钱总)'s wikiup
12-20 2263
驱动程序开发讨论   http://search.youkuaiyun.com/Expert/topic/406/406560.xml?temp=.7357599 驱动开发网  http://www.driverdevelop.com/驱动开发网  http://www.driverdevelop.com/download.php?sortid=9 NuMega Driver Studio下载地址   ht
驱动程序之初学者指南
Bossqian(钱总)'s wikiup
07-08 2192
From:http://www.yesky.com/20000129/1986.shtml驱动程序之初学者指南2000-01-29 00:00:00· ISSUE·cpcwp>你的电脑被各种设备塞的满满的——3D加速卡、立体声声卡、彩色打印机甚至附加的存储设备例如ZIP驱动器。你希望它们每天都能正常工作，而且，你知道你可以在任何时候添加你喜欢的新设备，例如一个更好的声卡或虚拟现实视听设备。你期待着
驱动程序基础
Bossqian(钱总)'s wikiup
10-16 1651
win9x中VM与VxD的关系        在win9x中VM是VxD的一个实现，每个应用程序一个虚拟机，系统虚拟机为所有windows程序共享，DOS虚拟机对应一个DOS程序，VM实现多个线程对硬件的操作。         驱动程序只关心程序所控制的硬件设备，而应用程序还需关心硬件的实现细节。        80386CPU提供4个特权等级，Ring0~Ring3。保护模式的最大优点：限制运行
写一个基于pytorch框架的自注意力机制（self-attation）模块的代码，并且解释一下每行代码的意思
05-25
# Apply final linear layer to get the output of self-attention layer out = self.fc_out(out) return out ``` 下面是每行代码的解释： ```python import torch import torch.nn as nn ``` 导入PyTorch和...
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