transformers目前大火，但是对于长序列来说，计算很慢，而且很耗费显存。对于transformer中的selfattention计算来说，在时间复杂度上，对于每个位置，模型需要计算它与所有其他位置的相关性，这样的计算次数会随着序列长度的增加而呈二次增长。在空间复杂度上，selfattention需要存储一个矩阵来保存所有位置的相关性分数，这个矩阵的大小也会随着序列长度的增加而呈二次增长。因此，对于非常长的序列，这种二次复杂度会导致计算和内存消耗急剧增加，使得模型在处理这样的输入时会变得相对缓慢且需要大量内存。这也是为什么对于超长序列，可能需要采取一些策略，如切分成短序列进行处理，或者使
主要学习该方法在VQA中的用法。摘要自顶向下和自底向上结合的注意力机制，使注意力能够在物体和其他显著图像区域的水平上进行计算。自底向上的机制(基于FasterR-CNN)提出图像区域，每个区域都有一个相关的特征向量，而自顶向下的机制确定特征权重。1、介绍注意力机制上图是：左边：注意力模型在CNN特征上运行，这些特征对应于大小相等的图像区域的统一网格。右边：模型在物体和其他显著图像区域的水平上计算注意力。将非视觉或特定任务环境驱动的注意力机制称为“自顶向下”，将纯视觉前馈注意力机制称为“自底向上”。自底向上的机制提出了一组显著图像区域，每个区域由一个汇集的卷积特征向量表示（FasterR-CNN
最近做的了一个无线通信的项目，需要在同一套设备上实现两套不同的波形软件，因为FPGA的逻辑资源不够同时放下两套代码，因此采用了镜像切换的方式来实现，xilinx的专业术语叫multiboot功能。意思是在一片Flash中的不同地址放两个代码镜像，通过FPGA的任意一个IO切换镜像。详细概念可以参考UG470，PG134等文档，本文仅讲具体的实现代码。既然是多镜像，意思就是同一套硬件，有多套软件。类似于同一台电脑，可以装了一个linux系统，又装了一个win7系统，甚至多套系统。开机时由用户选择启动哪个系统。本示例包含2个工程镜像，使用512Mbit的QSPIflash。工程1的镜像放在0地址，
文章目录论文基本信息摘要1.引言2.相关工作A.基于聚类算法的数据采集算法B.基于AUV轨迹规划的数据采集算法3.网络和通信模型A.网络模型B.问题描述C.通信模式4.THEQL-DGAALGORITHMA.OverviewoftheQL-DGAB.NodeClusteringPhaseC.AUVTaskAllocationD.AUVPathPlanning5.仿真和性能分析A.仿真参数B.结果与分析6.总结补充论文基本信息《Multi-AUVCollaborativeDataCollectionAlgorithmBasedonQ-LearninginUnderwaterAcousticSen
论文地址：[2012.11879]FcaNet:FrequencyChannelAttentionNetworks(arxiv.org)代码地址：cfzd/FcaNet:FcaNet:FrequencyChannelAttentionNetworks(github.com)1、研究背景1）通常来说，由于有限的计算资源开销，通道注意力机制需要对每个通道的标量进行计算来获得权重函数，而全局平均池化(GAP)操作由于其易用性和高效性无疑是最佳的选择。但GAP操作，即“平均”操作会极大的抑制特征的这种多样性，均值信息是否不足以代表不同的特征通道。2）目前已提出一些对GAP的改进方法，例如globalm
我有一个BottomSheet对话框，布局中存在EditText。EditText是多行的，最大行数是3。我输入:commentET.setMovementMethod(newScrollingMovementMethod());commentET.setScroller(newScroller(bottomSheetBlock.getContext()));commentET.setVerticalScrollBarEnabled(true);但是当用户开始垂直滚动EditText的文本时，BottomSheetBehavior拦截事件并且EditText不会垂直滚动。有人知道如何解
概括主要内容文章《DeepFusion:Lidar-CameraDeepFusionforMulti-Modal3DObjectDetection》提出了两种创新技术，以改善多模态3D检测模型的性能，通过更有效地融合相机和激光雷达传感器数据来提高对象检测的准确性，尤其是在行人检测方面。这两种技术包括：①InverseAug：该技术通过逆转几何相关的增强，如旋转，使激光雷达点和图像像素之间能够精确地几何对齐。它旨在纠正从两种不同传感器类型的数据组合时可能出现的扭曲和不对齐问题。②LearnableAlign：该方法利用交叉注意力机制在融合过程中动态捕捉图像和激光雷达特征之间的相关性。它设计确保结
一、论文简述1.第一作者：ZheZhang2.发表年份：20233.发表期刊：IJCNN4.关键词：MVS、深度学习、遮挡、双向投影5.探索动机：现有的工作很少考虑遮挡问题，导致边界和遮挡区域的重建效果不佳。IntraditionalMVSmethods,takingCOLMAPasanexample,theocclusionissuecanbemodeledundertheprobabilisticframework.However,veryfewlearning-basedmethodshavetakentheocclusionproblemintoconsideration.Howeve
【论文阅读笔记】Attention-BasedConvolutionalNeuralNetworkforEarthquakeEventClassification摘要 这段摘要介绍了一篇论文，其中提出了一种带有注意力模块的深度卷积神经网络（CNN），旨在提高对各种地震事件的分类性能。研究的目标是处理所有可能的地震事件，包括微地震和人工地震，以及大地震。为了成功应对这些事件，需要合适的特征表达和一个在不利条件下能够有效区分地震波形的分类器。为了鲁棒地分类地震事件，论文提出了一种在原始地震波形上使用深度CNN和注意力模块的方法。通过代表性的实验结果，论文表明该方法为地震事件分类提供了有效的结构，并
摘要：多焦点图像融合作为一种高效的信息融合方法，在图像处理和计算机视觉领域受到越来越多的关注。本文提出了一种基于焦点区域检测（focusregiondetection）的引导滤波(guidefilter)的多焦点图像融合方法。首先，提出了一种新的焦点区域检测方法，利用引导滤波(guidefilter)对均值滤波(meanfilter)和差分算子(differenceoperator)得到的粗糙焦点图进行细化。然后，通过逐像素最大规则得到初始决策图，并再次使用引导滤波优化生成最终决策图。最后，采用逐像素加权平均规则得到融合后的图像，得到最终的决策图。实验结果表明，该方法对不同噪声具有较强的鲁棒性
