CNN-Transformer

【HAT】 Activating More Pixels in Image Super-Resolution Transformer

ActivatingMorePixelsinImageSuper-ResolutionTransformer（在图像超分辨率transformer中激活更多的像素）作者：XiangyuChen1,2,XintaoWang3,JiantaoZhou1,andChaoDong2,4单位：1UniversityofMacau2ShenzhenInstituteofAdvancedTechnology,ChineseAcademyofSciences3ARCLab,TencentPCG4ShanghaiAILaboratory代码：GitHub-chxy95/HAT:ActivatingMorePix

基于FPGA的一维卷积神经网络CNN的实现（一）框架

理论建立与效果展示环境：Vivado2019.2。Part：xcku040-ffva1156-2-i，内嵌DSP个数1920个，BRAM600个也就是21.1Mb。说明：通过识别加高斯白噪声的正弦波、余弦波、三角波较简单的实例来利用FPGA实现一维CNN网络，主要是实现CNN网络的搭建。也就是将下列数据传输至FPGA，识别出下面哪些是正弦波、余弦波、三角波，通过简单实例实践，在融会贯通，最终实现雷达辐射源调制方式识别。实现流程：训练参数：通过pytorch对10000个训练集进行训练获得训练参数，反向计算不在FPGA中实现。数据产生：Matlab产生1000个测试集。数据传输：通过Pcie高速

神经 FPGA span xff class cnn 深度学习卷积神经网络

基于FPGA的一维卷积神经网络CNN的实现（一）框架

理论建立与效果展示环境：Vivado2019.2。Part：xcku040-ffva1156-2-i，内嵌DSP个数1920个，BRAM600个也就是21.1Mb。说明：通过识别加高斯白噪声的正弦波、余弦波、三角波较简单的实例来利用FPGA实现一维CNN网络，主要是实现CNN网络的搭建。也就是将下列数据传输至FPGA，识别出下面哪些是正弦波、余弦波、三角波，通过简单实例实践，在融会贯通，最终实现雷达辐射源调制方式识别。实现流程：训练参数：通过pytorch对10000个训练集进行训练获得训练参数，反向计算不在FPGA中实现。数据产生：Matlab产生1000个测试集。数据传输：通过Pcie高速

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Swin transformer v2和Swin transformer v1源码对比

swintransformerv1源码见我的博客:swin_transformer源码详解_樱花的浪漫的博客-CSDN博客_swintransformer代码解析在此只解析v1和v2的区别 1.q,k,v的映射在通过x投影得到q,k,v的过程中，swintransformerv2将权重weight和偏置项bias分开进行更新，可能作者觉得普通的线性投影比较受限，而采取分开初始化的方式更能找到合适的参数。self.qkv=nn.Linear(dim,dim*3,bias=False)#偏置项作为可学习的参数ifqkv_bias:self.q_bias=nn.Parameter(tor

transformer Swin self relative window 深度学习人工智能计算机视觉神经网络

从数据预处理开始，用最简单的3D的CNN实现五折交叉验证的MRI图像二分类（pytorch）

文章目录前言一、将nii图像数据转成npy格式二、加载数据1.加载数据，Dataset.py:1.一些其他函数，utils.py:二、建模model.py二、训练train.py二、预测predict.py总结前言本文从数据预处理开始，基于LeNet搭建一个最简单的3D的CNN，计算医学图像分类常用指标AUC，ACC，Sep，Sen，并用5折交叉验证来提升预测指标，来实现3D的MRI图像二分类一、将nii图像数据转成npy格式首先将nii图像数据转成npy格式，方便输入网络importnibabelasnibimportosimportnumpyasnpfromskimage.transfor

预处理二分 span class token pytorch 3d cnn MRI分类交叉验证

图片分类网络ViT、MobileViT、Swin-Transformer、MobileNetV3、ConvNeXt、EfficientNetV2

文章目录一、VisionTransformer二、Swin-Transformer三、MobileViT3.1为什么引入CNN与Transformer的混合架构3.2性能对比3.3模型结构3.4MobileViTblock3.5PatchSize对性能的影响3.6模型详细配置四、MobileNet系列模型4.1前言4.2MobileNetV14.2.1深度可分离卷积Depthwiseseparableconvolution4.2.2MobileNetV1网络结构4.3MobileNetv24.3.1Invertedresidualblock4.3.2MobileNetv2网络结构4.3.3Mo

Swin-Transformer EfficientNetV2 span class xff 计算机视觉图片分类

深度学习一点通：PyTorch Transformer 预测股票价格，虚拟数据，chatGPT同源模型

预测股票价格是一项具有挑战性的任务，已引起研究人员和从业者的广泛关注。随着深度学习技术的出现，已经提出了许多模型来解决这个问题。其中一个模型是Transformer，它在许多自然语言处理任务中取得了最先进的结果。在这篇博文中，我们将向您介绍一个示例，该示例使用PyTorchTransformer根据前10天预测未来5天的股票价格。首先，让我们导入必要的库：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnp产生训练模型的数据对于这个例子，我们将生成一些虚拟股票价格数据：num_days=200stock_pri

同源一点通 span class token 深度学习 pytorch transformer

从R-CNN到Faster-RCNN再到YOLOV5，目标检测网络发展概述

R-CNN R-CNN由RossGirshick于2014年提出，R-CNN首先通过选择性搜索算法SelectiveSearch从一组对象候选框中选择可能出现的对象框，然后将这些选择出来的对象框中的图像resize到某一固定尺寸的图像，并喂入到CNN模型（经过在ImageNet数据集上训练过的CNN模型，如AlexNet)提取特征，最后将提取出的特征送入到SVM分类器来预测该对象框中的图像是否存在待检测目标，并进一步预测该检测目标具体属于哪一类。虽然R-CNN算法取得了很大进展，但缺点也很明显：重叠框（一张图片大2000多个候选框)特征的冗余计算使得整个网络的检测速度变得很慢（使用GPU的情况

Faster-RCNN 概述 xff0c xff xff0 深度学习机器学习人工智能目标检测计算机视觉

VIT与swin transformer

VITVIT也就是visiontransformer的缩写。是第一种将transformer运用到计算机视觉的网络架构。其将注意力机制也第一次运用到了图片识别上面。其结构图如下（采用的是paddle公开视频的截图）看起来比较复杂，但实际上总体流程还是比较简单的。只需要看最右边的总的结构图，它的输入被称作imagetoken。其实也就是最左边的输入tokenembedding。如果非要说什么区别的话，imagetoken是整个网络的输入，但是tokenembedding是每一个encoder的输入，在第一个encoder的时候二者完全一样。后面也只是在重复相同的步骤，也就是在叠加encoder。

transformer swin span token class 深度学习计算机视觉

3D-CNN

Q1:什么是2D卷积（多通道）A1:这里假设输入层是一个5x5x3矩阵，它有3个通道。过滤器则是一个3x3x3矩阵。首先，过滤器中的每个卷积核都应用到输入层的3个通道，执行3次卷积后得到了尺寸为3x3的3个通道。面向多通道的2D卷积的第一步：过滤器每个卷积核分别应用到输入层的3个通道上，之后，这3个通道都合并到一起（元素级别的加法）组成了一个大小为 3x3x1的单通道。这个通道是输入层（5x5x3矩阵）使用了过滤器（3x3x3矩阵）后得到的结果。 notes：强调两点：滤波器的卷积核数量与前一层FeatureMaps数量相等。一个滤波器只在当前层产生一个FeatureMap，可通过滤波器的数

3D-CNN CNN 卷积 xff xff0c 算法深度学习网络