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swin transformer及其进化过程——学习笔记

swin transformer 是一种基于 transformer 架构的计算机视觉模型,旨在解决传统 transformer 应用在图像处理时存在的计算成本高和效率低的问题。

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#transformer#深度学习#人工智能 +3
YoLov1目标检测——知识点笔记

与R-CNN复杂的多步骤处理(区域提议、特征提取、分类、后处理等)相比,YoLo V1采用了单一的卷积神经网络架构,不需要单独训练不同的模块,这使得YoLo V1更容易优化,并实现了端到端的检测系统。输入448×448的rgb图片,先经过24层卷积层提取图像特征,再经过2层全连接层回归得到7×7×30的tensor,相当于30个通道的7×7的特征图。MultiBox 的检测方式仍依赖于后续的分类步

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#深度学习#计算机视觉#人工智能 +1
FCN深度学习语义分割开山之作——学习笔记

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》提出了,可直接处理任意大小的输入图像并输出相应大小的预测结果,超过了现有技术水平。

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#深度学习#人工智能#学习 +1
ITCFN: INCOMPLETE TRIPLE-MODAL CO-ATTENTION FUSION NETWORK FOR MILDCOGNITIVE IMPAIRMENT CONVERSION

图 1 : ITCFN的整体架构。(a)描述网络流程,包括缺失多模态数据、特征提取、多模态融合和损失函数的解决方案。(b) MMG模块基于MRI生成缺失的PET数据。(c) TCAF模块促进多模式融合。在这项研究中,本文提出了一种称为ITCFN的创新方法来预测MCI的转换。ITCFN方法结合了MRI、PET和临床特征,通过MMG模块有效地管理缺失的PET数据,并通过TCAF模块实现模态融合。与传统

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#论文阅读#学习#计算机视觉 +1
A Survey of Deep Learning in Sports Applications:Perception, Comprehension, and Decision——论文学习(足球综述)

本文对深度学习在运动表现中的应用进行了全面调查,重点关注三个主要方面:算法、数据集和虚拟环境以及挑战。首先,讨论了深度学习算法在运动表现中的层次结构,包括感知、理解和决策,同时比较了它们的优缺点。其次,列出了体育领域广泛使用的现有数据集,并强调了它们的特点和局限性。最后,总结了当前的挑战并指出了体育深度学习的未来趋势。本文系统性地构建了深度学习在体育应用中的技术框架,覆盖从底层感知到高层决策的全链

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#深度学习#学习#人工智能
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