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ECA-163.8-10-33Q-JKY-TR is an Passive components;Crystal/resonator manufactured by ECS. Download the ECA-163.8-10-33Q-JKY-TR datasheet to learn more about specifications, pins, packaging and other information.

元器件型号为eca-250-10-33q-jky-tr的类别属于无源元件晶体/谐振器，它的生产商为ecs。厂商的官网为：.....点击查看更多

2022年4月20日 · Efficient Channel Attention Module 简称 ECA ，2020年 Qilong Wang等人提出的一种 高效通道注意力 (ECA)模块 ； 提出了一种 不降维的局部跨通道交互策略 ，有效避免了降维对于通道注意力学习效果的影响 ； 该模块只涉及少数几个 参数，但具有明显的 效果增益 ； 适当的 跨通道交互 可以在保持 性能 的同时 显著降低模型的复杂性 ； 深度卷积神经网络 (CNN)在计算机视觉领域得到了广泛的应用，在 图像分类 、 目标检测 和 语义分割 等方面取得了很大的进展 …

2022年4月9日 · eca注意力的核心思想是使用一个窗口函数对特征图的每个通道进行加权求和，从而计算出每个通道的权重。eca注意力机制是通道注意力机制的一种改进形式。

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2024年11月26日 · ①在无人回复的情况下，可以通过自助删帖功能随时删除（自助删帖功能关闭期间，可以联系管理员微信：8542508 处理。 ②在有人回复和讨论的情况下，主题帖和回复内容已构成一个不可分割的整体，您将不能直接删除该帖。 2、禁止发布任何涉政、涉黄赌毒及其他违反国家相关法律、法规、及本站版规的内容，详情请参阅《蒲公英论坛总版规》。 3、您在本站发表、转载的任何作品仅代表您个人观点，不代表本站观点。 不要盗用有版权要求的作品，转 …

2024年9月22日 · 论文《ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks》 ECA模块旨在通过引入一种高效的通道注意力机制来增强深度卷积神经网络的特征表示能力。 它着重于捕获通道间的动态依赖关系，从而使网络能够更加精确地重视对当前任务更重要的特征，提升模型在各种视觉任务上的性能。 ECA模块的核心机制是通过一个简单而高效的一维卷积来自适应地捕捉通道之间的依赖性，而无需降维和升维的过程。 这种设计避免了传统注意 …

2024年6月20日 · Efficient Channel Attention （ECA） Module 模块使用少量的参数但效果得到了明显的提升； 作者发现，避免降维对于学习通道注意力很重要，同时，保持适当的跨通道交互可以在不显著提高模型复杂度的同时保持优秀的性能；