[2012.8.13]

最新推荐文章于 2025-03-07 22:56:01 发布

Joe?

最新推荐文章于 2025-03-07 22:56:01 发布

阅读量299

点赞数

原文链接：http://www.cnblogs.com/endeavor/archive/2012/08/31/2664843.html

版权

-----Zigzag antenna implemented to Inverted L with finite ground for elevating the coefficient and ameliorate the impendence of Phone antenna -----

-----Wide dynamic digital AGC------

-----Soliton oscillator realized by No-Llinear transmit Line and Ampilifer------

转载于:https://www.cnblogs.com/endeavor/archive/2012/08/31/2664843.html

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Joe?

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

YOLO11涨点优化：多尺度 | 大内核和倒瓶颈设计CMUNeXt，高效提取全局上下文信息助力医学图像检测

11-08

589

CMUNeXt利用大内核和倒瓶颈设计，将远距离空间和位置信息彻底混合，高效提取全局上下文信息

CMU-Network-Game：这门课程涵盖了伪装成游戏的计算机网络基础知识！

02-04

CMU网络游戏一门涵盖了伪装成游戏的计算机网络，网络安全和网络测试基础的课程！基本课程结构如下：话题学习目标：网络部分了解有关路由器，客户端，服务器和数据包的信息。简单的网络结构了解数据如何通过简单的网络结构移动，例如简单的客户端-路由器-服务器网络。复杂的网络结构了解数据如何通过更复杂的网络拓扑（特别是通过多根树）移动。网络安全了解有关ACL，IPS，代理和状态防火墙的信息。具有基本功能的网络了解网络如何集成先前引入的基本安全措施（ACL）。具有高级功能的网络了解网络如何集成先前引入的高级安全措施（IPS / IPS，代理，状态防火墙）政策规

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

【论文笔记】：CMU-Net：A STRONG CONVMIXER-BASED MEDICAL ULTRASOUND IMAGE SEGMENTATION NETWORK

最新发布

2301_80355254的博客

03-07

1753

参考论文：https://arxiv.org/abs/2210.13012代码：https://github. com/FengheTan9/CMU-NetU-Net 及其扩展在医学图像分割领域取得了巨大成功。然而，由于普通卷积操作固有的局部特性， U-Net 编码器无法有效提取全局上下文信息。此外，简单的跳跃连接无法捕捉显著特征。

论文笔记CMUNeXt: An Efficient Medical Image Segmentation Network based on Large Kernel and Skip Fusion

Stark_Z的博客

09-18

2135

CMUNeXt：一种基于大核和跳跃融合的高效医学图像分割网络，一个完全卷积的轻量级医学图像分割网络，遵循U形架构设计，由具有跳过连接的五级编码器-解码器结构组成。

顶刊PR 2023！重新思考U-Net在医学超声图像分割中的应用（NU-net）

阿木寺的博客

10-26

3064

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【医学影像和图像分割】交流群作者：Latte拿铁（源：知乎，已授权）| 编辑：CVerhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/660833202在CVer微信公众号后台回复：超声分割，可以下载本论文pdf、代码，学起来！所提出的嵌套U-Net（NU-net）架构通过减少网络对不同尺度输入图像的敏...

论文阅读《U-KAN Makes Strong Backbone for MedicalImage Segmentation and Generation》

weixin_44001371的博客

06-30

2869

U-Net 已成为图像分割和扩散概率模型等各种视觉应用的基石。虽然通过结合transformer或 MLP，U-Net 已经引入了许多创新设计和改进，但仍然，而且可解释性不足。为了应对这些挑战，我们的直觉受到了 Kolmogorov-Arnold 网络（KANs）在准确性和可解释性方面令人印象深刻的成果的启发，KANs 通过从 KolmogorovAnold 表示定理衍生出的重塑了神经网络学习。具体来说，在本文中，我们探索了 KAN 在改进视觉任务骨干方面尚未开发的潜力。

CVPR 2017论文集锦（论文分类）—— 附录部分翻译

热门推荐

denghe优快云的博客

08-23

2万+

作为计算机视觉领域的三大顶级会议之一，CVPR 2017 又收录了很多优秀的文章。具体可参见 CVPR 的论文官网：http://www.cvpapers.com/cvpr2017.html Machine Learning 1 （机器学习） Spotlight 1-1A （关注的焦点 1-1 A） Exclusivity-Consistency Regular

CVPR 2017论文

YongqiangGao的专栏

08-16

1万+

近期在看CVPR2017的文章，顺便就把CVPR2017整理一下，分享给大家，更多的 Computer Vision的文章可以访问Computer Vision Foundation open access、CVPapers。Machine Learning 1Spotlight 1-1AExclusivity-Consistency Regularized Multi-View Subspace

【代码复现】CMU-Net进行语义分割

weixin_44883789的博客

09-06

2612

CMU-Net属于多尺度语义分割，原论文用的数据集是超声图像。这里使用IDRiD数据集对硬渗出物进行分割。

TextTopicNet:CMU开源无标注高精度自监督模型

我爱计算机视觉

07-18

376

（关注52CV——有价值有深度的公众号~）自监督模型是继GAN之后Yann LeCun看好的世界模型。本文来自于Carnegie Mellon University和Universita...

TIP 2024｜Mind the Gap! 南开大学提出跨模态 UNet 学习与模态无关的表示

m0_59235245的博客

10-10

1318

常见的缩小模态差异的方法包括减少不同模态表示的分布差异、学习难以区分的表示或显式模态转移。前两种方法在消除模态特有变化的同时会丧失判别信息，而第三种方法严重依赖于成功的模态转移，当显式模态转移不可能或困难时，性能可能会急剧下降。为了解决这个问题，作者提出了一种紧凑的编码器-解码器神经模块（cmUNet），以在保留身份相关信息的同时学习模态无关表示。这是通过跨模态变换和模态内重建实现的，并通过对抗性/感知损失来增强，该损失鼓励在原始样本空间中表示的不可区分性。为了跨模态匹配，作者又提出了MarrNet。

CMU Neural Network C Code

01-13

卡内基梅隆大学，机器学习课程，神经网络讲义、代码。Tom M. Mitchell作者，代码很漂亮。可以学习，也可以仿照改编，迁移到其他平台或语言下。

CMU最新视觉特征自监督学习模型——TextTopicNet

CUBE的博客

07-30

1344

论文笔记MSAA-Net: a multi-scale attention-aware U-Net is used to segment the liver

Stark_Z的博客

04-25

1494

提出了一个使用多尺度注意力感知的U-Net肝脏分割网络，并设计了一个多尺度注意力门结构（MAG）以替代跳跃连接以此优化合并不同大小的对象。

深度学习之图像分类（二十六）-- ConvMixer 网络详解

木卯_THU的博客

10-08

8158

深度学习之图像分类（二十六）ConvMixer 网络详解目录深度学习之图像分类（二十六）ConvMixer 网络详解1. 前言2. A Simple Model: ConvMixer2.1 Patch Embedding2.2 ConvMixer Layer2.3 ConvMixer 网络结构2.4 实现代码：3. Weight Visualizations4. 反思与总结本次学习继 CNN --> Transformer --> MLP 架构之后，探讨究竟是 Transformer 和 M

结合创新！通道注意力+UNet，实现高精度分割

学姐带你玩AI的博客

05-10

2760

具体点说是在U-Net的卷积层之后添加一个通道注意力模块，这样这个模块可以学习不同通道之间的权重，并根据这些权重对通道进行加权，从而增强重要通道的特征表示。这种对比传统模型，更能捕获图像中的关键信息，并，在面对新的、未见过的图像时也能保持较高的性能。这也是为什么它本文挑选了，可借鉴的方法和创新点做了简单提炼，原文和已开源的代码都整理了，方便同学们学习和复现。

多尺度变形注意力模块和多级特征聚合模块

小嘤熊的博客

11-08

1439

3️⃣C15 -C25 沿通道轴连接以获得具有多尺度变形感受野的新特征图，注意力图 A 是通过在这个新连接的特征图上应用 3 × 3 卷积层和 sigmoid 激活函数生成的。通过这种方式，MSDAM从具有大的多尺度可变形感受野的特征图中生成注意力图，从而可以更好地拟合各种形状和大小的遥感对象，并为遥感图像生成更精确的注意力图。（2）遥感图像中的物体实例具有变形和大尺度变化的特征，而具有固定形状和单尺度感受野的特征图C5很难很好地拟合这些物体并预测出精确的遥感图像注意力图。相应生成的特征图表示为于C05。

2023.8.7论文阅读

qq_45745941的博客

08-07

2272

u型结构已成为医学图像分割网络设计的一个重要范例。然而，由于卷积固有的局部局限性，具有u型结构的全卷积分割网络难以有效地提取全局上下文信息，而这对于病灶的精确定位至关重要。虽然结合cnn和transformer的混合架构可以解决这些问题，但由于环境和边缘设备施加的计算资源限制，它们在真实医疗场景中的应用受到限制。此外，轻量级网络中的卷积感应偏置能很好地拟合稀缺的医疗数据，这是基于Transformer的网络所缺乏的。