本文改进：感受野注意力卷积运算（RFAConv），解决卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力模块（CA）只关注空间特征，不能完全解决卷积核参数共享的问题...

摘要 卷积神经网络(CNNs)在计算机视觉中无处不在，具有无数有效和高效的变化。最近，Container——最初是在自然语言处理中引入的——已经越来越多地应用于计算机视觉。早期的用户继续使用CNN的骨干，最新的网络是...

​ 摘要：在传统的目标检测框架中，继承自图像识别模型的骨干主体提取深度潜在特征，然后由颈部模块融合这些潜在特征来获取不同尺度的信息。由于目标检测的分辨率远大于图像识别，因此主干的计算代价往往占主导地位。这种...

背景：注意力机制是Vision Transformer的核心构建模块之一，可以捕捉长程依赖关系。然而，由于需要计算所有空间位置之间的成对令牌交互，这种强大的功能会带来巨大的计算负担和内存开销。为了减轻这个问题，一系列工作尝试通过...

本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。...

本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。...

本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。