2021-08-10

最新推荐文章于 2025-04-20 15:25:41 发布
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分类专栏： 202108
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这篇学习日记记录了关于函数参数的处理，包括calculate()函数根据操作符动态执行计算，以及ES6的rest参数使用，它能捕获剩余的所有参数并以数组形式访问。作者提到rest参数必须是函数的最后一个参数，目标是成为技术专家。

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学习日记2021.08.10

#学习日记

白天上班，晚上回家洗完澡整理一下已经十点多了，公司离家太远了呜呜呜，明年要搬近点。

  1. ${}
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3.calculate()函数根据传入的操作符的不同而执行不同的计算。
（因为第一个参数是命名参数且已经被使用，因此遍历arguments对象时，索引要从1开始而不是从0开始）
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4.ES6引入了rest参数，在函数的命名参数前添加三个点，就表明这是一个rest参数，用于获取函数的多余参数。rest参数就是一个数组，包含自它之后传入的所有参数，通过这个数组名就可以一一访问里面的参数。
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！！！需要注意的是，每个函数最多只能声明一个rest参数，并且它只能是最后一个参数。
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其他简单的都没写，记录一下，希望以后可以成为一个技术大牛牛！

IJCV 2024 | SRConvNet：一种用于轻量级图像超分辨率的 Transformer 风格卷积网络
小白学视觉
04-18 47
近年来，视觉Transformer在包括单图像超分辨率（SISR）在内的各种任务中展现出相较于卷积神经网络（ConvNet）的优势。Transformer的成功归因于不可或缺的多头自注意力（MHSA）机制，它能够以较少的参数有效地建模全局连接性。然而，MHSA的二次复杂度通常会带来巨大的计算成本和内存资源占用，与广泛使用的轻量级ConvNet相比，限制了其在移动设备上的高效部署。
【图像超分】论文精读：Swift Parameter-free Attention Network for Efficient Super-Resolution（SPAN）
最新发布
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
04-27 102
论文题目：Swift Parameter-free Attention Network for Efficient Super-Resolution —— 用于高效超分辨率的Swift无参数注意网络CVPRW 2024！NTIRE轻量化超分赛道冠军。单图像超分辨率 (SISR) 是低级计算机视觉中的一项关键任务，旨在从低分辨率对应物重建高分辨率图像。传统的注意力机制显着提高了 SISR 性能，但通常会导致复杂的网络结构和大量的参数，导致推理速度缓慢，模型尺寸大。为了解决这个问题，我们提出了。
轻量化网络 ---- MobileNet V2:Inverted residual with linear bottleneck
xinxin的博客
09-22 968
首先，在MobileNetV2中验证了在经过1×1降维后是否使用线性激活函数，如下图(a)所示。5. 残差连接的位置：在ResNet中shortcut连接的是两个低维的张量，而在MobileNetV2中shortcut连接的是两个高维的张量。3. ResNet中使用的全部是ReLU激活函数，而MobileNetV2中使用的是ReLU6激活函数以及Linear激活函数。4.ResNet中的所使用的激活函数均为非线性激活函数，而MobileNetV2中既使用了非线性激活函数，也使用了线性激活函数。
CBAM机制嵌入PSPNet网络
qq_43631789的博客
06-30 1683
1、PSPNet原代码地址： link. 2、Resnet嵌入CBAM代码参考： link. 3、注意力机制原理参考： link. 起初直接按照Resnet嵌入CBAM代码进行修改，由于增加机制后的resnet增加了预训练的参数，因此报错： 百度搜了一下解决方案： 需要修改预训练的参数，但网上的代码多是用于解决原预训练参数多于修改后的模型，例如：（原博客地址一时翻不出来了，如有找到了的麻烦告诉一...
残差网络(Residual Network)，残差连接(skip-connect)
Drug discovery
04-05 5万+
一、背景 1）梯度消失问题 我们发现很深的网络层，由于参数初始化一般更靠近0，这样在训练的过程中更新浅层网络的参数时，很容易随着网络的深入而导致梯度消失，浅层的参数无法更新。 解释： 可以看到，假设现在需要更新b1，w2,w3,w4参数因为随机初始化偏向于0，通过链式求导我们会发现，w1w2w3相乘会得到更加接近于0的数，那么所求的这个b1的梯度就接近于0，也就产生了梯度消失的现象。 2）网络退化问题 举个例子，假设已经有了一个最优化的网络结构，是18层。当我们设计网络结构的时候，我们并不知
基于ResNet-attention的负荷预测
qq_45013535的博客
04-25 760
基于ResNet-attention的负荷预测
Attention与轻量级ResNet融合，低资源消耗下实现效率和性能完美平衡
学姐带你玩AI的博客
06-12 1601
注意力机制通过让模型关注图像关键区域提升了识别精度，而轻量级残差网络通过减少参数和计算量，实现了在低资源消耗下的优秀性能。，既能让模型能够更高效地关注输入数据中的关键信息，提升模型处理复杂模式的能力，还通过减少参数和计算复杂度，保持了模型的轻量级特性，达到在有限资源下同时保持高效率和高性能的目标。目前，这种结合方法在多个任务中都表现出了显著的优势，这给我们提供了新的思路。为达到更好的性能和效率平衡，研究者们正在不断探索，我这次整理了，已开源的代码附上了。论文原文以及开源代码需要的同学看文末。
【图像超分】论文精读：Transformer for Single Image Super-Resolution（ESRT）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
05-18 600
随着深度学习的发展，单图像超分辨率 (SISR) 取得了长足的进步。然而，现有的研究大多集中在构建具有大量层的更复杂的网络。最近，越来越多的研究人员开始探索 Transformer 在计算机视觉任务中的应用。然而，视觉 Transformer 的计算成本高和高 GPU 内存占用无法被忽略。在本文中，我们提出了一种用于 SISR 的新型高效超分辨率转换器 (ESRT)。ERT 是一个混合模型，由轻量级 CNN 主干 (LCB) 和轻量级 Transformer 主干 (LTB) 组成。其中，LCB可以动态调整
融合轻量级ViT与CNN的广范围红外图像超分辨率重建
weixin_70923796的博客
06-15 792
卷积神经网络的注意力机制模型重建波长范围广的红外图像时只能聚焦于局部特征、感受野小，为此提出一种适用于重建广范围红外图像的融合轻量级视觉Transformer（ViT）与卷积神经网络的模型。该模型采用改进的轻量级残差块结合轻量级ViT块构建全局自注意力机制模型，学习不同特征图区域之间的长距离注意力依赖关系以辅助重建，约束解空间，采用Huber损失函数使模型稳定收敛，通过迭代上下采样的方式挖掘高低分辨率图像对的深层变换关系。
计算机视觉卷积神经网络CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？
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优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
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计算机视觉CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？人工智能、大模型、AI、计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为主导性的模型架构。从图像分类到目标检测，从语义分割到图像生成，CNN 展现出了强大的性能。构建一个高效的 CNN 视觉模型，不仅需要对其基本原理有深入理解，还需要掌握一系列架构设计技巧。本文将详细探讨如何构建高效的 CNN 视觉模型，涵盖从基础概念到复杂架构设计的各个方面，并通过丰富的代码示例帮助读者更好地理解和实践。
Attention-CNN(Jianlong-Fu 大神制作)
11-06
Attention-CNN 注意力机制细腻度图片分类。 ResNet改造
论文阅读笔记20.05-第三周：ResNet的多种变种
volga_chen的博客
05-24 956
Residual Attention Network for Image Classification 这是一种将Attention和深层的ResNet思想结合的网络设计。利用Attention加强选择焦点、不同特征表征的能力，嵌入到已有的ResNet网络中去，在cifar-10/100和ImageNet上都取得了不错的效果。 RAN网络由一系列Attention模块构成，每一个模块有一个mask分支和一个trunk分支，后者就是正常地计算特征图，而前者则为每一个特征乘上了一个掩模。文中表示这是为了防止错误
Attention机制和SE-net论文总结
Amigo_1997的博客
05-06 4905
attention机制 注意力机制（Attention Mechanism）源于对人类视觉的研究。在认知科学中，由于信息处理的瓶颈，人类会选择性地关注所有信息的一部分，同时忽略其他可见的信息。实现这一能力的原因是人类视网膜的不同部位具有不一样的信息处理能力，即不同部分的敏锐度（Acuity）不同，人类视网膜中央凹部位具有最高的敏锐度。为了合理利用有限的视觉信息处理资源，人类需要选择视觉区域中的特...
【超分辨率】Laplacian Pyramid Networks（LapSRN）
Shwan_ma的博客
12-02 1万+
期刊论文： https://arxiv.org/abs/1710.01992 会议论文CVPR2017： http://vllab.ucmerced.edu/wlai24/LapSRN/papers/cvpr17_LapSRN.pdf 项目主页：http://vllab.ucmerced.edu/wlai24/LapSRN/看了眼作者，Jia-Bin Huang是传统算法领域（呃，自从深度学
【轻量化结构】一文带你看遍轻量化网络结构模型
m0_51579041的博客
03-06 9733
【轻量化结构】一文带你看遍轻量化网络结构模型
[Intensive Reading]轻量化网络：SqueezeNet模型网络结构
zhangxu
10-14 2879
SqueezeNet是轻量化网络的代表结构之一，其针对ImageNet数据集分类任务的模型大小只有4.8M，这还包括了最后512*1000分类的全连接层。 An Analysis of Deep Neural Network Models for Practical Applications 网络结构 首先把caffe关于SqueezeNet的结构定义deploy.prototxt中的内...
阅读笔记（paper+code）：Residual Attention Network for Image Classification
AUTO1993的博客
10-23 7500
阅读笔记（paper+code）：Residual Attention Network for Image Classification 代码链接：https://github.com/fwang91/residual-attention-network 深度学习中的attention，源自于人脑的注意力机制，当人的大脑接受到外部信息，如视觉信息、听觉信息时，往往不会对全部信息进行处理和理解，
【CV中的注意力机制】史上最强"ResNet"变体--ResNeSt
深度学习技术前沿
05-20 6886
关注上方“深度学习技术前沿”，选择“星标公众号”，资源干货，第一时间送达！【前言】：我们前面已经详细介绍了Attention机制和视觉注意力机制在图像分类结构中的应用--SENet和...
RCAB模块在超分辨率任务中的作用
03-24
<think>好的，用户想了解RCAB模块在图像超分辨率任务中的作用和原理。首先，我需要回忆一下RCAB的相关知识。RCAB全称是Residual Channel Attention Block，应该是在残差块的基础上加入了通道注意力机制。这通常用于提升超分辨率模型的性能。 记得残差块（Residual Block）在ResNet中被广泛使用，通过跳跃连接缓解梯度消失的问题，帮助训练更深的网络。而通道注意力机制，比如SENet中的Squeeze-and-Excitation模块，能够自动学习各个通道的重要性，增强有用的特征，抑制不重要的。RCAB可能结合了这两者。 接下来，需要确认RCAB的具体结构。根据常见的设计，RCAB可能包含多个卷积层，然后是通道注意力模块，最后通过残差连接相加。这样可以在提取特征的同时，动态调整各通道的权重，让网络更关注重要的信息。 在超分辨率任务中，RCAB的作用应该是增强高频细节的恢复，比如边缘和纹理，这对于提升图像清晰度至关重要。同时，通道注意力机制能有效利用通道间的依赖关系，优化特征表达，从而提升重建质量。 应用场景方面，RCAB可能被用于如EDSR、RCAN等超分辨率模型中。这些模型通常堆叠多个RCAB模块，通过深层的网络结构逐步恢复高分辨率图像。特别是在处理大倍数超分辨率（如4x、8x）时，RCAB能帮助保持细节，减少模糊。 还需要考虑RCAB的优势。比如，通过残差学习简化了优化过程，而通道注意力则增强了特征的区分能力。这可能使得模型在计算资源有限的情况下仍能保持高效，同时提升性能。 需要验证这些信息是否正确。参考用户提供的资料，引用[1]提到多尺度卷积和特征融合，引用[2]提到信息交互和注意力机制。虽然没有直接提到RCAB，但通道注意力属于注意力机制的一种，符合引用中的信息。因此可以推断RCAB的应用场景与这些模块类似，用于特征提取和优化。 总结来说，RCAB的作用是通过残差结构和通道注意力机制，有效提取并优化特征，提升超分辨率重建的质量。应用场景包括各种基于深度学习的超分辨率模型，特别是在需要恢复细节和高效利用特征时。</think>RCAB（Residual Channel Attention Block）模块在图像超分辨率任务中主要用于**增强特征表达能力并优化高频细节恢复**，其核心原理是通过残差学习与通道注意力机制的结合，动态调整特征通道的重要性权重。 ### 作用与原理分步说明： 1. **残差学习框架** RCAB基于残差块（Residual Block）设计，包含两个卷积层和激活函数，通过跳跃连接（Skip Connection）将输入与输出相加。这种方式缓解了梯度消失问题，支持更深的网络训练，公式为： $$F(x) = H(x) + x$$ 其中$H(x)$为残差函数，$x$为输入特征。 2. **通道注意力机制** 在残差块后引入通道注意力模块（Channel Attention Module），通过全局平均池化（Global Average Pooling）统计通道特征，并利用全连接层生成通道权重： $$w_c = \sigma(W_2 \cdot \delta(W_1 \cdot \text{GAP}(x)))$$ 其中$\sigma$为Sigmoid函数，$\delta$为ReLU，$W_1$和$W_2$为全连接层参数。最终输出特征为各通道加权后的结果： $$x' = w_c \cdot x$$ 该机制使网络自动关注对重建更重要的特征通道[^1]。 3. **多尺度特征融合** RCAB常与多尺度特征提取模块结合（如引用[1]中提到的多尺度卷积层），通过不同感受野的卷积核捕获低频和高频信息，再利用通道注意力筛选关键特征，减少冗余计算，提升重建效率。 ### 应用场景 - **单图像超分辨率（SISR）**：如RCAN（Residual Channel Attention Networks）模型，通过堆叠多个RCAB模块恢复高分辨率图像的细节[^2]。 - **多模态超分辨率融合**：在红外与可见光图像融合任务中，RCAB用于增强跨模态特征的表征能力，保留边缘和纹理信息[^1]。 - **轻量化超分辨率网络**：由于通道注意力可抑制无效特征，RCAB在减少计算量的同时保持性能，适用于移动端部署。 ### 示例模型结构 ```python class RCAB(nn.Module): def __init__(self, channels): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(channels, channels, 3, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(channels, channels, 3, padding=1) self.ca = ChannelAttention(channels) # 通道注意力模块 def forward(self, x): res = self.conv1(x) res = F.relu(res) res = self.conv2(res) res = self.ca(res) # 通道加权 return x + res # 残差连接 ```
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