qq_41979513的博客

前言目前cv领域借鉴了nlp领域的attention机制以后生产出了很多有用的基于attention机制的论文，attention机制也是在2019年论文中非常火。cbam虽然是在2018年提出的，但是其影响力比较深远，在很多领域都用到了该模块，所以一起来看一下这个模块有什么独到之处，并学着实现它。1. 什么是注意力机制？注意力机制（Attention Mechanism）是机器学习中的...

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1612.08242.pdfimport torchimport torch.nn as nndef Conv3x3BNReLU(in_channels,out_channels,stride=1): return nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=in_channels...

PyTorch搭建AlexNetAlexNet网络结构图结构详细解读AlexNet网络由8层构成，包括5层卷积层和3层全连接层。输入为224x224x3的图片，经过预处理后，变为227x227x3的大小，作为网络的输入。PyTorch搭建import torchimport torch.nn as nnimport torchvisionclass AlexNet(nn.Mo...

ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices论文链接：https://arxiv.org/pdf/1707.01083.pdfPyTorch：https://github.com/shanglianlm0525/Lightweight-networkShuffleNet U...

InceptionV1 module1 . 采用不同大小的卷积核意味着不同大小的感受野，最后拼接意味着不同尺度特征的融合；2 . 卷积核大小采用1、3和5，主要是为了方便对齐。设定卷积步长stride=1之后，只要分别设定pad=0、1、2，那么卷积之后便可以得到相同维度的特征，然后这些特征就可以直接拼接在一起了；3 . 文章说很多地方都表明pooling挺有效，所以Inception里面也...

查看模型参数(以AlexNet为例）import torchimport torch.nn as nnimport torchvisionclass AlexNet(nn.Module): def __init__(self,num_classes=1000): super(AlexNet,self).__init__() self.feature...