人工智能深度学习系统班6期 29 额外补充
上次更新时间：2024-09-30
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课程内容
- 01 ACMIX（卷积与注意力融合） (免费)
- 02 GCnet(全局特征融合) (免费)
- 03 Coordinate_attention
- 04 SPD（可替换下采样）
- 05 SPP改进
- 06 mobileOne(加速)
- 07 Deformable(替换selfAttention)
- 08 ProbAttention(采样策略)
- 09 CrossAttention融合特征
- 10 Attention额外加入先验知识
- 11 结合GNN构建局部特征
- 12 损失函数约束项
- 13 自适应可学习参数
- 14 Coarse2Fine大框架
- 15 只能机器学习模型时凑工作量（特征工程）
- 16 自己数据集如何发的好(要开源)
- 17 可变形卷积加入方法
- 18 在源码中加入各种注意力机制方法
课程内容
18个讲座
- 01 ACMIX（卷积与注意力融合） (免费)
- 02 GCnet(全局特征融合) (免费)
- 03 Coordinate_attention
- 04 SPD（可替换下采样）
- 05 SPP改进
- 06 mobileOne(加速)
- 07 Deformable(替换selfAttention)
- 08 ProbAttention(采样策略)
- 09 CrossAttention融合特征
- 10 Attention额外加入先验知识
- 11 结合GNN构建局部特征
- 12 损失函数约束项
- 13 自适应可学习参数
- 14 Coarse2Fine大框架
- 15 只能机器学习模型时凑工作量（特征工程）
- 16 自己数据集如何发的好(要开源)
- 17 可变形卷积加入方法
- 18 在源码中加入各种注意力机制方法