多分支卷积神经网络

最新推荐文章于 2025-08-14 09:01:56 发布
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#卷积神经网络

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SiameseNet

  • 两个输入
  • 孪生网络：解决度量问题，如两张图片的相似度，如与库中人脸比对
  • 常常伴有余弦距离计算，与之对应的loss有：center loss，cosface，AMsoftmax等
    SiameseNet示意图

TripletNet

  • 三个输入：anchor，positive，negative
  • 目标：同类距离尽可能小，不同类距离尽可能大
  • 细粒度的识别任务
  • 正负样本比例失衡— 难例挖掘
    TripletNet示意图

QuardrupletNet

  • 比TripletNet多了一个负样本

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ACE-Step是由中国团队阶跃星辰（StepFun）与ACE Studio联手打造的开源音乐生成模型。 它拥有3.5B参数量，支持快速高质量生成、强可控性和易于拓展的特点。 最厉害的是，它可以生成多种语言的歌曲，包括但不限于中文、英文、日文等19种语言

基于高效多分支卷积神经网络的生长点精确检测与生态友好型除草
毕竟是Shy哥
11-08 531
在本研究中，我们提出了一种基于编码器-解码器的双解码器分支卷积神经网络来检测杂草生长点。该解码器融合了空间注意力和通道注意力，并采用了一种新的激活门机制来控制注意力。我们还提出了一种简单而有效的策略来组合解码器分支的输出。在包含不同杂草生长阶段的野外数据集上对该方法进行了测试，并与基于点度量的最新方法进行了比较。结果表明，该方法优于现有方法，检测率为0.8505，精度为0.8641，漏检率为0.1391,RMSE为22.68,MAE为17.95。
【YOLOv8改进-卷积Conv】 RFB (Receptive Field Block)：多分支卷积块
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
06-04 1774
当前表现最好的目标检测器依赖于深度卷积神经网络（CNN）骨干，例如ResNet-101和Inception，得益于其强大的特征表示能力，但却面临高计算成本。相反，一些轻量级模型的检测器可以实现实时处理，但其准确性常常受到批评。本文中，我们探索了一种替代方法，通过使用手工设计的机制来增强轻量级特征，从而构建一个快速且准确的检测器。受人类视觉系统中感受野（RF）结构的启发，我们提出了一种新颖的感受野块（RFB）模块，该模块考虑了感受野的大小和偏心率之间的关系，以增强特征的可辨性和鲁棒性。
Fast-SCNN 多分支结构共享低级特征的语义分割网络 （一）
qianbo042311的博客
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1、fast-scnn 应用场景 github代码 根据对论文的研究，暂时整理了四类使用场景 1 、自动驾驶汽车快速实时识别语义分割 根据论文 fast-scnn本身就是为实时物体分类来做的，从语义级别上来共享特征。 2 、底图层次分割 3、城市房量统计 4、人流量统计 2、现代神经网络需求 以下为论文的开头截图。谈到了encoder-decoder framework 1 以上算法要有的需要实时性，像自动驾驶实时性非常高，有的不需要，但是对底图和图量多并且大是非常需要这类网络的，语义分割是整个视觉
论文解读：《Multi-Branch-CNN：使用多分支卷积神经网络对离子通道相互作用肽进行分类》
ZGY9542的博客
08-22 3561
对离子通道具有高亲和力的配体肽对于调节跨质膜的离子通量至关重要。在这项工作中，作者开发了 Multi-Branch-CNN，这是一种具有多个输入分支的 CNN 方法，用于从特征内和特征间类型中识别三种类型的离子通道肽结合剂（钠、钾和钙）。为此，作者在两个测试集上测试了开发的模型：一个通用测试集，包括与训练集具有不同相似度的序列；以及一个新的测试集，仅包含与训练集序列几乎没有相似之处的序列。最终的实验结果表明，Multi-Branch-CNN 方法的性能优于13种传统机器学习算法。
动手学深度学习 - 现代卷积神经网络 - 8.4 多分支网络（GoogLeNet）
tang7mj的博客
04-25 1563
Inception Block、GoogLeNet、模块化网络、全局平均池化、多尺度卷积。
多分支卷积神经网络的FPGA设计与优化.pdf
09-25
多分支卷积神经网络的FPGA设计与优化 多分支卷积神经网络是近年来深度学习领域的热门议题之一，它的设计和优化对计算性能和资源分配产生了重要影响。在FPGA平台上实现卷积神经网络时，需要考虑计算资源和访存带宽的...
双分支卷积神经网络算多分支卷积神经网络吗
04-27
### 双分支卷积神经网络与多分支卷积神经网络的关系 双分支卷积神经网络确实可以视为多分支卷积神经网络的一个子集。多分支卷积神经网络通常指具有多个独立或部分共享权重的分支结构的网络模型，这些分支可以在不同...
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基于二分支卷积单元的深度卷积神经网络
02-04
深度卷积神经网络在图像分类任务中取得了极大的成功。现有的基于简化卷积的卷积神经网络结构能够减少网络参数, 但会丢失部分特征信息, 降低网络性能。为了提高图像分类正确率, 提出一种二分支卷积单元。该卷积单元...
卷积神经网络和神经网络,单层卷积神经网络
super67269的博客
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图：卷积神经网络的概念示范：输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积，滤波过程如图一，卷积后在C1层产生三个特征映射图，然后特征映射图中每组的四个像素再进行求和，加权值，加偏置，通过一个Sigmoid函数得到三个S2层的特征映射图。权重共享和稀疏连接一样，减少了卷积神经网络的参数总量，并具有正则化的效果。②具有联想存储功能。卷积神经网络的稀疏连接具有正则化的效果，提高了网络结构的稳定性和泛化能力，避免过度拟合，同时，稀疏连接减少了权重参数的总量，有利于神经网络的快速学习，和在计算时减少内存开销。
多特征分支卷积神经网络在心梗心电图诊断中的应用
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本文提出了一种基于多特征分支卷积神经网络(MFB-CNN)的心电MI自动检测与定位方法。MFB-CNN的每个独立特征分支都对应于一个特定的导联。一个特征分支可以利用12个线索之间的多样性来学习一个线索的单个特征。全局全连接softmax层可以充分利用其完整性，总结所有的特征分支。基于深度学习框架，分析不需要手工设计的特征。此外，采用患者特异性范式来管理患者间的变异性，这是自动化诊断的一个重大挑战。此外，进行基于类别的实验.
卷积神经网络(多分类问题 pytorch)
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# 手写数字识别 神经网络处理 高级处理 import torch import torch.nn as nn # 数据集处理 from torchvision import transforms from torchvision import datasets from torch.utils.data import DataLoader # 函数 激活函数等 import torch.nn.functional as F # 优化器包 import torch.optim as optim # .
pytorch学习记录02——多分支网络
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本文使用pytorch框架来搭建一个多分支的神经网络，编程时借鉴了Inception的编程思想。
卷积神经网络＜二＞keras实现多分支输入VGG
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keras实现多分枝VGG输入。
YOLO11改进-模块-引入多分支卷积InceptionDepthwiseConvolution(IDC) 解决多尺度、小目标
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Inception Depthwise Convolution 是 InceptionNeXt 网络中的核心创新之一，其主要目的是在保持大感受野的前提下，通过拆解大核卷积来提升计算效率。Inception Depthwise Convolution 通过将大核卷积拆解为多个并行分支，从而避免了直接使用大核卷积的高计算开销。1. 小核卷积：第一个分支使用 3x3 的小核卷积来处理局部特征。这种卷积操作相对计算成本较低，但仍能保留细节信息.2. 带状卷积: 水平带状卷积 (1x11)
【图像分类】基于卷积神经网络 （CNN） 以实现多输入图像分类（Matlab代码实现）
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本文展示了如何使用多输入方法实现卷积神经网络 （CNN） 以进行图像分类。例如，一个名为MNIST的手写数字数据集被分为上半部分和下半部分，如下所示，上半部分和下半部分被馈送到多输入CNN中。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。
神经网络—多通道卷积神经网络
m0_56171395的博客
05-20 700
之后又有人想到没有充分的利用到句子的上下词语的关系，所以就讲图像算法的CNN运用到了NLP上，这个就相当于NLP里的n-gram（unigram，bigram，trigram...）一样，寻找相邻词语组合形成的特征。时间确实是这样的，但是我们常用的是一个是随机初始化的embedding，另一个是使用预训练embedding（w2v or GloVe ...）。然后因为参数太多，计算太慢，所以产生了pooling池化层，取指定维度的一个参数代表整个维度，从而大大降低了计算量，而且效果还不错。
利用MatConvNet进行孪生多分支网络设计
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前面提及到了利用vl_nndist作为多分支网络的特征测度函数，将多个网络的局部输出融合到一起。参见博客：https://blog.youkuaiyun.com/shenziheng1/article/details/81263547。 很多文章中也提及到了，除了采用显式的距离测度函数，我们还可以使用全连接层进行设计，其中关键的一环就是如何将多个分支网络的输出拼接成一个输出。Matconvnet中已经开发了这...
轻量化多分支卷积网络（LMBCN）——高效训练与快速收敛的新思路
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本文采用的是Torchvision内置的CIFAR10数据集进行实验，尽管CIFAR10原始图像尺寸为32×32，但我们通过数据预处理将图像调整为224×224，并采用常见的归一化参数（均值和标准差分别为[0.485,0.456,0.406]和[0.229,0.224,0.225]），以模拟实际中高分辨率图像的输入环境。Resize：将图像调整为224×224大小。：随机水平翻转，增加数据多样性。ToTensor：将图像转换为Tensor，并归一化至[0,1]区间。Normalize。
YOLO12 改进、魔改｜多分支重参数化卷积MBRConv，通过训练时多分支协同捕捉多尺度特征、推理时重参数化为单分支的策略，在轻量化模型中实现高效计算与强特征表达的平衡。
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qq_64693987的博客
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MBRConv：动态多分支卷积实现轻量化模型的高效特征提取 摘要：MBRConv通过"训练多分支+推理单分支"的创新设计，解决了轻量化模型中特征提取能力与计算效率的矛盾。训练阶段采用1×1卷积、3×3卷积（可调空洞率）和深度可分离卷积等多分支结构，增强多尺度特征捕捉能力；推理时通过数学融合为单3×3卷积，保持高效计算。在目标检测中，该结构能精准识别多尺度目标；在图像分割中可保持边缘细腻度与区域一致性。实验表明，将MBRConv引入YOLOv12后，在不增加推理延迟的前提下显著提升了小目标
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