一、CBAM简介论文链接：https://x.sci-hub.org.cn/scholar?hl=zh-TW&as_sdt=0%2C5&q=CBAM%3A+Convolutional+Block+Attention+Module&btnG=&oq=CBCBAM这篇论文是在2018年提出的，自提出之后，已经被引用上千次，可见其影响力。CBAM是一种专门为了卷积神经网络

C语言函数传递方式值传递定义所谓的值传递，顾名思义就是使用变量、常量、数组等作为函数的参数。地址传递

汽车车牌识别系统实现（二）-- 车牌定位前言本人大四计算机视觉处理方面菜鸟一枚，因个人兴趣和毕设的缘故，故而想学习计算机视觉方面的内容，有不正确的地方还等各位大神批评指正。图像预处理照相机获取到汽车车牌图像时，绝大多数情况下，图像里只存在一个车牌的情况是不太现实的，一幅图像里存在建筑物、树、其它汽车等等是很正常的；而且绝大多数都会存在噪声点，这种情况下就会对车牌定位和识别造成极大程度的干扰...

阿萨阿萨

torch.stack方法用于沿着一个新的维度 join（也可称为cat）一系列的张量（可以是2个张量或者是更多），它会插入一个新的维度，并让张量按照这个新的维度进行张量的cat操作。只通过理论对方法进行解释说明是不够直观的，下面会通过大量的示例对torch.stack方法进行解析！dim：按照dim的方式对这些张量进行stack操作，也就是你要按照哪种堆叠方式对张量进行堆叠。首先，看一下stac

一、前言经过慎重考虑，决定新开一个系列，该系列文章主要的目的就是利用PyTorch、Python实现深度学习中的一些经典模型，接下来一段时间的安排如下：UNetResNetVggNetAlexNet本文首先实现UNet，关于UNet的详细介绍请移步深度学习模型解析系列文章–白话详解UNet二、网络结构详解UNet总体上分为编码器和解码器，其中编码器负责提取特征信息，解码器负责还原特征信息；编码器主

一、介绍在深度学习领域，模型训练是一个必须的过程，因此常常需要实时监听并可视化一些数据，如损失值loss，正确率acc等。在Tensorflow中，最常使用的工具非Tensorboard莫属；在Pytorch中，也有类似的TensorboardX，但据说其在张量数据加载的效率方面不如visdom。visdom是FaceBook开发的一款可视化工具，其实质是一款在网页端的web服务器，对Pytorc

前言最近在复现论文中一个块的时候需要使用到torch.flatten()这个方法，这个方法其实很简单，但其中有一些细节可能需要注意，且有个关键点很容易忘记，故在此记录以备查阅。方法解析flatten的中文含义为“扁平化”，具体怎么理解呢？我们可以尝试这么理解，假设你的数据为1维数据，那么这个数据天然就已经扁平化了，如果是2维数据，那么扁平化就是将2维数据变为1维数据，如果是3维数据，那么就要根据你

导读该篇文章可以看作是我研一如何入门深度学习的一个大总结，本人本科专业为软件工程，硕士期间研究方向为基于深度学习的图像分割，跨度相对而言不算太大，。如果你对如何入门深度学习还很迷茫的话，那么看下去吧。一、Python的学习虽然是深度学习入门教程，但是Python的学习是必不可少的，一套完整神经网络代码是由Python串起来的，网络结构部分主要是靠PyTorch实现。二、必读入门论文建议按照顺序依次

好文不应该被埋没，应该被更多的人所熟知！！！转载：https://blog.csdn.net/zyh19980527/article/details/107206483/相信大家在很多场合特别是写神经网络的代码的时候都看到过下面的这种代码：import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass Net(nn.Mod