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搜索资源列表

  1. 《软件架构》必考41题

  2. 《软件架构》必考41题 如： 架构定义 ADD ATAM CBAM 质量属性及其战术

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-05-31
    • 文件大小：55296
    • 提供者：matrixzhang

  1. 软件构架实践(第2版) 中文 2/4

  2. 本书在第1版的基础上，根据软件生命期的特点，分预想构架、创建构架、分析构架和从一个系统至多个系统进行阐述。本书对第1版某些内容进行了深入介绍，并增添了一些新内容：ATAM、质量需求、构架重构、用UML对构架编档和CBAM等。此外，本书还对一些新案例进行了分析，以帮助理解软件构架如何适应商业需求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-10-11
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：tzqqkl

  1. 软件构架实践(第2版) 中文 3/4

  2. 本书在第1版的基础上，根据软件生命期的特点，分预想构架、创建构架、分析构架和从一个系统至多个系统进行阐述。本书对第1版某些内容进行了深入介绍，并增添了一些新内容：ATAM、质量需求、构架重构、用UML对构架编档和CBAM等。此外，本书还对一些新案例进行了分析，以帮助理解软件构架如何适应商业需求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-10-11
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：tzqqkl

  1. 软件构架实践(第2版) 中文 4/4

  2. 本书在第1版的基础上，根据软件生命期的特点，分预想构架、创建构架、分析构架和从一个系统至多个系统进行阐述。本书对第1版某些内容进行了深入介绍，并增添了一些新内容：ATAM、质量需求、构架重构、用UML对构架编档和CBAM等。此外，本书还对一些新案例进行了分析，以帮助理解软件构架如何适应商业需求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-10-11
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：tzqqkl

  1. 如何集成CBAM和ABAM两种评估方法

  2. 软件架构中出现的ABAM和CBAM两种评估方法的联系结合方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-12-21
    • 文件大小：122880
    • 提供者：lsm920325

  1. Python-BAM和CBAM的官方PyTorch代码

  2. Official PyTorch code for "BAM: Bottleneck Attention Module (BMVC2018)" and "CBAM: Convolutional Block Attention Module (ECCV2018)"

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-12
    • 文件大小：9216
    • 提供者：weixin_39840650

  1. CBAM_MNIST.py

  2. 构建一个四层神经网络识别手写体数据集MNIST，然后将注意力模块CBAM插入到网络的第一层之后，查看注意力模块的性能。可以改变CBAM模块插入的位置，做到任意插入。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-05-15
    • 文件大小：12288
    • 提供者：qq_43265072

  1. 计算机视觉中的注意力机制

  2. 汇总了自Non-local和SENet之后的十几篇发表于CVPR/ICCV的经典的注意力方法，包括cbam、a2net、psanet、danet、apcnet、sknet、ccnet、gcnet、annnet、ocrnet、sanet、ecanet

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-09-23
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：qq_36268755

  1. SimpleCVReproduction:复制简单的简历项目，包括注意力模块，分类，目标检测，分割，关键点检测，跟踪等-源码

  2. SimpleCV复制 我将提供意见/推荐的模型也放在这个库中，以供学习。由于好多库从头开始学习不足太大，所以在这里提供了笔者的部分注释，其中大部分都是跑过的模型，准备读的代码，已经读过的代码笔记，自己开发的simple系列简单代码，常用代码段。 尽量提供简化版本的，便于理解的模型文件。 如果有推荐的便利初学者学习的库，也欢迎在issue中提出，之后会补充上来。 库中内容大部分是压缩Github，不会用做商业用途，如有修改，请联系笔者删除，谢谢。 即插即用模块（关注模块） PS：在GiantPa

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：150994944
    • 提供者：weixin_42135754

  1. YOLOv4-pytorch:这是YOLOv4，关注YOLOv4和带有PASCAL VOC和COCO的mobilenet YOLOv4的pytorch存储库-源码

  2. YOLOv4-pytorch（专注的YOLOv4和Mobilenetv3 YOLOv4） 这是YOLOv4架构的PyTorch重新实现，它基于正式的实现与PASCAL VOC，COCO和客户数据集 结果（更新中） 姓名 训练数据集 测试数据集 测试大小 地图 推理时间（毫秒） 参数（M） 模型链接 mobilenetv2-YOLOV4 VOC Trainval（07 + 12） VOC测试（07） 416 0.851 11.29 46.34 更新！！！ Mobilene

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：680960
    • 提供者：weixin_42101056

  1. ResNet_Attention:ResNet +注意力-源码

  2. ResNet_Attention（CBAM，SE） 官方说明： ， 所需环境 Ubuntu20.04 GTX 1080Ti Python3.7 PyTorch 1.7.0 CUDA10.2 CuDNN7.0 使用方法（带有CIFAR10的trian） 该模型的主干是ResNet。 在我们的培训中，我们使用CIFAR10作为数据集。 # To train with Se python train_CIFAR10.py --prefix 4 --device 1 --epoch 160

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：15360
    • 提供者：weixin_42165712

  1. 3D-Attention-Keras:此回购包含常用注意力成像机制的3D实现-源码

  2. 3D注意事项 Sanghyun Woo, et al. "CBAM: Convolutional Block Attention Module." arXiv preprint arXiv:1807.06521v2 (2018). 代码： class channel_attention ( tf . keras . layers . Layer ): """ channel attention module Contains the implementa

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：128000
    • 提供者：weixin_42126749

  1. CoordAttention-源码

  2. 高效移动网络设计的协调注意（） 该存储库是我们协调注意的PyTorch实现（将出现在CVPR2021中）。 我们可以很轻松地将我们的注意力集中到任何经典的构建基块中，作为特征表示增强工具。 这里（ ）是一个代码库，您可能想在ImageNet上训练分类模型。 与挤压和激励块和CBAM的比较 （a）挤压和激励区（b）CBAM（C）协调注意区 如何将建议的CA块插入和 （a）MobileNetV2（b）MobileNeXt 物体检测 我们使用这个 。 语义分割 我们使用这个。 您也可以参考

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_42169674

  1. 基于注意力机制与迁移学习的乳腺钼靶肿块分类

  2. 针对乳腺钼靶图像中良恶性肿块难以诊断的问题,提出一种基于注意力机制与迁移学习的乳腺钼靶肿块分类方法,并用于医学影像中乳腺钼靶肿块的良恶性分类。首先,构建一种新的网络模型,该模型将注意力机制CBAM(Convolutional Block Attention Module)与残差网络ResNet50相结合,用于提高网络对肿块病变特征的提取能力,增强特定语义的特征表示。其次,提出一种新的迁移学习方法,用切片数据集代替传统方法中作为迁移学习源域的ImageNet,完成局部肿块切片到全局乳腺图片的领域自

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38738830

  1. 野生情感回归：使用Aff-Wild数据集的基于回归的情感识别。 价和唤醒价值回归-源码

  2. 野外的情绪回归 使用Aff-Wild数据库中可用视频中的价和Arousal值估算值进行情感回归。 针对此问题，我们使用了2个基于CNN的框架。 其中一个模型的使用SENET预先训练上VGGFace数据库和微调在AFF-野生训练数据的子集的模型。 另一个模型是带有CBAM注意模块的ResNet样式的CNN，用于精炼特征提取。 该模型是使用Aff-Wild火车数据的子集从头开始训练的。 The hyper-parameters used for both the models are listed

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：272384
    • 提供者：weixin_42123191

  1. CV_Project_COVID_DETECTION-源码

  2. 基于CNN的CXR图像分类技术的比较分析，可有效检测COVID-19和病毒性肺炎 该存储库包含用于胸部X射线图像分类的基于CNN的不同方法的源代码，可有效检测COVID-19和病毒性肺炎病例。 有三类： 新冠肺炎 正常 病毒性肺炎 数据集 我们已使用Kaggle的可公开获得的胸部X射线（CXR）数据集，该数据集可通过以下链接获取 每个类别的样本图像如下： COVID-19样本 普通样本 病毒性肺炎样本 CNN使用的方法 VGG-16 VGG-16带转移学习 接受转移学习 具有CBAM的Re

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42116734

  1. ybwtorch-源码

  2. 和我一起写一个自己专属的深度学习工具库吧 这个库中有图像分类和目标价测的模块，可以直接拿来用 图像分类默认用efficiencynet-b4 默认16G显存，如果你有32G可以上b5 说明 需要根据数据集重写data_pps 根据你自己的需求改变config中的超参数 想实现更多功能的小伙伴可以提出你宝贵的建议 更多模型 型号= torch.hub.load（'facebookresearch / WSL-Images'，'resnext101_32x16d_wsl'） 招数 装袋 自动加强

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-27
    • 文件大小：41943040
    • 提供者：weixin_42112658