DeepLabv3+改进17:在主干网络中添加RepLKBlock|

最新推荐文章于 2025-06-09 14:14:48 发布
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分类专栏： Deeplabv3plus改进专栏 文章标签： 深度学习 机器学习 python
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🔥【DeepLabv3+改进专栏！探索语义分割新高度】
🌟 你是否在为图像分割的精度与效率发愁？
📢 本专栏重磅推出：
✅ 独家改进策略：融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化
✅ 即插即用模块：ASPP+升级、解码器

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目录

论文简介

步骤一

步骤二

步骤三

步骤四

步骤五

论文简介

我们重新审视了现代卷积神经网络（CNN）中的大卷积核设计。受近期视觉变换器（ViT）进展的启发，在本文中，我们证明使用少量的大卷积核而非一堆小卷积核可能是一种更强大的范式。我们提出了五条设计高效高性能大卷积核 CNN 的指导原则，例如应用重新参数化的大深度卷积。遵循这些原则，我们提出了 RepLKNetÿ

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DeepLabv3+改进16:在主干网络中添加ShuffleAttention|捕捉像素级的成对关系和通道依赖性
AIcurator的博客
03-19 66
注意力机制使神经网络能够准确地聚焦于输入的所有相关元素，已成为提升深度神经网络性能的关键组件。在计算机视觉研究中，主要使用两种注意力机制，即空间注意力和通道注意力，分别用于捕捉像素级的成对关系和通道依赖性。尽管将它们融合在一起可能会比单独实现它们取得更好的性能，但这不可避免地会增加计算开销。在本文中，我们提出了一种高效的“Shuffle 注意力（SA）”模块来解决这一问题，该模块采用 Shuffle Units 来有效地结合这两种注意力机制。具体而言，SA 首先将通道维度分组为多个子特征，然后并行处理它们。
时频图像/多模态+顶会论文创新，故障诊断发文不是梦！
02-24 1188
本期推荐10个精品高创新模型，涉及创新预处理方法、时频图像、多模态融合等方向并结合顶会论文，模块丰富，创新度高，性能优越！在故障诊断等信号分类任务上效果显著！
DeepLabv3+改进27:在主干网络中添加UniversalInvertedBottleneckBlock|
AIcurator的博客
03-30 276
我们推出了最新一代的 MobileNets，即 MobileNetV4（简称 MNv4），其架构设计适用于移动设备，具有普遍高效的特性。其核心部分是我们引入了通用的倒置瓶颈（UIB）搜索块，这是一种统一且灵活的结构，融合了倒置瓶颈（IB）、ConvNext、前馈网络（FFN）以及一种新颖的额外深度卷积（ExtraDW）变体。除了 UIB 外，我们还推出了 Mobile MQA，这是一种针对移动加速器定制的注意力块，实现了 39% 的速度提升。
DeepLabv3+改进32:在主干网络中添加KANConv2DLayer|
AIcurator的博客
05-10 382
#这是KAN 实现的第二种方式，原理一样，代码有所修改= 0:= 0:stride,padding,dilation,groups=1,stride,padding,dilation,groups=1,return xreturn yndim=3,ndim=2,ndim=1,##此处填写模块名称。
DeepLabv3+改进19:在主干网络中添加RepLKNet
AIcurator的博客
03-20 176
我们重新审视了现代卷积神经网络（CNN）中的大卷积核设计。受近期视觉变换器（ViT）进展的启发，在本文中，我们证明使用少量的大卷积核而非一堆小卷积核可能是一种更强大的范式。我们提出了五条设计高效高性能大卷积核 CNN 的指导原则，例如应用重新参数化的大深度卷积。遵循这些原则，我们提出了 RepLKNet，这是一种纯 CNN 架构，其卷积核大小高达 31×31，与常用的 3×3 形成对比。
DeepLabv3+改进18:在主干网络中添加REP_BLOCK
AIcurator的博客
03-20 477
我们提出了一种通用的卷积神经网络（ConvNet）构建模块，可在不增加推理时间成本的情况下提升性能。该模块名为多样化分支块（DBB），通过结合不同尺度和复杂度的多样化分支来丰富特征空间，从而增强单个卷积的表示能力，这些分支包括卷积序列、多尺度卷积和平均池化。训练完成后，DBB 可以等效转换为单个卷积层以进行部署。与新型 ConvNet 架构的改进不同，DBB 在训练时增加了微观结构的复杂性，但保持了宏观架构不变，因此可以作为任何架构中常规卷积层的直接替代品。
DeepLabv3+改进33:在主干网络中添加WTConv2d|利用小波变换获得非常大的感受野
AIcurator的博客
05-10 52
本专栏介绍了DeepLabv3+的改进策略，重点在于提升语义分割的精度与效率。通过融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化，提出了即插即用的改进模块，如ASPP+升级和解码器优化。特别地，引入了WTConv层，利用小波变换实现大感受野，避免了过度参数化问题。WTConv层在ConvNeXt和MobileNetV2架构中表现出色，增强了图像分类和下游任务的性能，同时提高了对图像损坏的鲁棒性和对形状的响应。专栏提供了完整的代码实现和训练步骤，帮助用户快速应用这些改进策略。
DeepLabv3+改进28:在主干网络中添加CAA|捕捉长距离的上下文信息
AIcurator的博客
04-02 487
遥感图像（RSI）中的目标检测常常面临一系列不断增加的挑战，包括目标尺度的巨大差异以及多样化的背景环境。先前的方法试图通过扩展骨干网络的空间感受域来应对这些挑战，要么是通过大核卷积，要么是通过扩张卷积。然而，前者通常会引入大量的背景噪声，而后者则存在生成过于稀疏特征表示的风险。在本文中，我们引入了多尺度卷积核的 Poly 核 Inception 网络（PKINet）来处理上述挑战。PKINet 采用不进行扩张的多尺度卷积核来提取不同尺度的目标特征并捕捉局部上下文。
DeepLabv3+改进31:在主干网络中添加EIEM|显式意图利用模块
AIcurator的博客
04-16 50
本文提出的方法，由三个模块组成：1）显式意图利用模块（EIEM），采用对比学习框架，根据触发项提取用户明确的意图；2）潜在意图探索模块（LIEM），负责基于多个共现视图探索用户的潜在意图；3）意图不确定性测量模块（IUMM），在潜在空间中给出分布估计，并将不确定性注入到意图建模中。
深度学习之模型压缩三驾马车：基于ResNet18的模型剪枝实战（2）
ak47maker的博客
06-05 623
本文针对ResNet18模型剪枝进行了优化改进，主要包含三个方面：1) 将剪枝目标层从底层conv1调整为中间层layer2.0.conv1，减少对基础特征的破坏；2) 采用基于激活值的前向传播方法评估通道重要性，优先剪除低激活通道；3) 改进微调策略，动态解冻关联层并使用更低学习率(0.0001)进行10轮微调。这些优化有效提升了剪枝后模型的稳定性和性能表现，特别是通过中间层剪枝和基于特征贡献的通道选择策略，避免了底层特征破坏带来的连锁反应。
RNN和CNN使用场景区别
mayaohao的博客
06-06 1004
RNN（循环神经网络）和 CNN（卷积神经网络）是深度学习中两种核心架构，它们的使用场景主要取决于数据结构和任务需求。
山东大学深度学习2025年期末考试
c335000的博客
06-05 536
1.反向传播2.激活函数3.梯度裁剪4.数据增强5.迁移学习6.过拟合7.word2Vec8.注意力机制。
NLP学习路线图（二十三）：长短期记忆网络（LSTM）
2501_91516851的博客
06-04 981
长短期记忆网络（LSTM）通过创新的门控机制解决了传统RNN的梯度消失问题。其核心是记忆单元和三个门（遗忘门、输入门、输出门），能够选择性保留长期依赖信息。相比RNN，LSTM的线性信息流使梯度有效传播，门控机制动态调节信息流动。LSTM在文本分类、序列标注、机器翻译等NLP任务中表现优异，并衍生出GRU、双向LSTM等变体。伪代码展示了LSTM单元的基本实现逻辑，包括门控计算和状态更新过程。
深度学习在非线性场景中的核心应用领域及向量/张量数据处理案例，结合工业、金融等领域的实际落地场景分析
mayaohao的博客
06-05 905
‌非线性建模不可替代性‌工业缺陷形态、市场动态、生物信号等复杂模式无法用线性方程描述310‌高维张量处理优势‌图像/点云/频谱等天然高维数据需张量结构存储，深度学习可分层提取非线性特征1112‌激活函数的核心作用‌ReLU/ GELU 等函数赋予模型分层次拟合复杂决策边界的能力38例如晶圆检测中，单个像素缺陷需联合周围100×100区域非线性特征（如纹理渐变、边缘突变）才能准确判定，此时CNN的多层非线性激活远优于线性分类器1011。
RNN避坑指南：从数学推导到LSTM/GRU工业级部署实战流程
最新发布
聚客AI官方优快云博客
06-09 1041
本文全面剖析RNN核心原理，深入讲解梯度消失/爆炸问题，并通过LSTM/GRU结构实现解决方案，提供时间序列预测和文本生成完整代码实现。
深度学习N2周：构建词典
Radiantsss的博客
06-05 478
1.遇到的问题解决：2.掌握了如何从文本数据中提取词汇，并通过去除标点符号和停用词来减少噪音。还学会了如何使用jieba进行中文分词，并通过自定义词典来优化分词结果。可能因为torchtext与电脑配置冲突，一直无法运行到最后一步，就差一点点。。。
深度学习习题2
2301_78450837的博客
06-05 1035
4.假设我们拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测问题的深度神经网络模型，训练所用的数据集由汽车和卡车的照片构成，而训练目标是检测出每种车辆的名称（车辆共有10种类型）。造成这一现象的可能原因是什么？A、第一隐藏层对应D，第二隐藏层对应C，第三隐藏层对应B，第四隐藏层对应A。B、第一隐藏层对应A，第二隐藏层对应C，第三隐藏层对应B，第四隐藏层对应D。C、第一隐藏层对应A，第二隐藏层对应B，第三隐藏层对应C，第四隐藏层对应D。D、第一隐藏层对应B，第二隐藏层对应D，第三隐藏层对应C，第四隐藏层对应A。
亲测解决self.transform is not exist
狂小虎/Anthony Dave的博客 KuangXiaoHu's Blogs
06-05 274
摘要 出现该问题是由于torchvision版本过低导致的。解决方法为：先卸载当前版本的torchvision，然后重新安装最新版本。具体操作命令为：先执行"pip uninstall torchvision;卸载旧版本，再执行pip install torchvision"安装最新版本。
Deeplabv3+的主干网络中添加注意力机制
07-09
在DeepLabv3+中，可以通过添加注意力机制来增强主干网络的性能。注意力机制允许网络在处理图像时自动关注感兴趣的区域，从而提高目标检测和语义分割等任务的准确性。 一种常用的注意力机制是SE-Net（Squeeze-and-Excitation Network）。在主干网络的每个模块中，可以添加SE-Net模块来引入注意力机制。SE-Net模块包括两个关键步骤：squeeze和excitation。 在squeeze阶段，通过全局平均池化操作将主干网络的特征图压缩为一个通道向量。然后，在excitation阶段，使用全连接层和激活函数对该向量进行处理，得到一个通道注意力权重向量。最后，将该注意力权重向量与主干网络的特征图相乘，以获取加权后的特征图。 通过在DeepLabv3+的主干网络中添加SE-Net模块，可以引入通道注意力机制，使网络能够自适应地学习特征图的重要性，并更好地捕捉图像中的上下文信息，从而提高语义分割的精度。 需要注意的是，DeepLabv3+的主干网络通常是采用ResNet或Xception等经典的网络结构，因此在具体实现时，需要根据网络架构进行相应的修改和调整，以适应注意力机制的添加。
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