EPSANet学习笔记
EPSANet: An Efficient Pyramid Squeeze Attention Block on Convolutional Neural Network最近，研究表明，在深度卷积神经网络中嵌入注意力模块可以有效提高其性能。在这项工作中，提出了一种新的轻量级和有效的...
发布时间：2023-06-04
-
-
EPSANet: An Efficient Pyramid Split Attention Block on Convolutional Neural Network
EPSANet: An Efficient Pyramid Split Attention Block on Convolutional Neural Network
发布时间：2023-06-04
-
【CV中的Attention机制】模块梳理合集
文章目录0. 总述1. SENet(CVPR18)2. SKNet(CVPR19)3. CBAM(ECCV18)&BAM(BMVC18)&scSE(MICCAI18)4. Non-Local Network(CVPR19)5. GCNet(ICCVW19)6. CCNet(ICCV19)7. Shuffle Attention(ICASSP21)8....
发布时间：2022-09-10
-
c++通过gsop调用基于https的webservice接口总结
前言 Web Service是一个平台独立的，低耦合的，自包含的、基于可编程的web的应用程序，可使用开放的XML（标准通用标记语言下的一个子集）标准来描述、发布、发现、协调和配置这些应用程序，用于开发分布式的交互操作...
发布时间：2022-09-10
-
第4集丨IRIS 类使用（一）
Caché参数—参数定义供此类使用的常量值。该值在编译时设置。方法—有两种方法实例方法和类方法（在其他语言中称为静态方法）。在大多数情况下，方法是子例程。属性—属性包含类实例的数据。类查询—类查询定义可由...
发布时间：2022-09-10