WHS-_-2022的博客

卷积算子（）是卷积神经网络（cnn）的核心组成部分，它使网络能够通过融合每层局部接受域内的空间和通道信息来构建信息特征。广泛的先前研究已经调查了这种关系的空间组成部分，寻求通过增强整个特征层次的空间编码质量（）来加强CNN的表示能力。在这项工作中，我们将重点放在通道关系（）上，并提出了一种新的架构单元，我们称之为（SE）块，该单元通过明确建模通道之间的相互依赖性，自适应地重新校准通道特征响应。这些块可以堆叠在一起，形成SENet架构，可在不同的数据集上极其有效地泛化。

pip是一个更为通用的Python包管理器，它可以从PyPI（Python Package Index）上下载并安装包。在这里，大家点击就可以看到了。找到合适的命令，就可以成功下载合适的包啦！package 文件安装在envs目录底下的Lib中，可以参考一下。我们在Pycharm界面中完全查找不到这些版本的包应该在哪里下载。中，仍然很难选到自己想用的版本，旧版本号就本上都找不到。在对应的Python脚本文件中，选择。，这个网站给了一个新的工具方法。，这个网址可以看一下，下载一个。，输入合适的命令行即可。

℧f1​⋯fk​基于底层的特征提取和后续的匹配方案，复制-移动检测框架可以大致分类为三大类：基于patch/block的方法，如chroma特征[4,9]，PCA特征[14]，Zernike moments [26]， blur moments [20]， DCT [21];基于关键点的方法如SIFT[1,8,36]、ORB[40]、三角形[2]、SURF[22,27,28]，以及不规则区域的方法[16,25]。在CMFD中，每个类别都有自己的优缺点。

在这个例子中，我们创建了一个形状为的3维张量。我们可以看到，第二个维度（索引为1）的大小为1。使用函数移除所有大小为1的维度后，张量的形状变为。同时，使用函数仅移除特定维度也可以达到相同效果。我们注意到给出的张量在第二个维度上不为零，不经让人产生疑问，我用会报错吗？不妨动手一试结果是代码正常编译了，并没有产生问题。和原本张量一致，张量不会发生压缩。是PyTorch中一个非常常用的损失函数，用于多分类任务。这个损失函数同时执行了和（负对数似然损失）。请注意，这个损失函数需要两个输入：预测值（logits

实在是无力吐槽了，心力交瘁。作者给了错误的 USCISI-CMFD-Small 数据集。自己捣鼓了半天，发现原来是压缩之后数据集，也就是 LMDB 文件格式出错了。实在是误人子弟，自己已经气急败坏了现在…但是既然论文都花那么长时间看了，总归要学点东西，那就学一下他net.py文件是怎么写的吧。本篇文章还未完稿，和大家交流学习！