2024年12月5日 · 可变形条带卷积（dscn）：相比于dcnv3，dscn的计算负载只有原来的63.2%，并且避免了计算负载随着内核大小的增加而二次方增长的问题，性能提升具体数据体现在推理速度是dcnv3大内核的2.1倍。

2024年6月6日 · 本文介绍了yolov10的改进版，独创可变形条带卷积(dscn)，作为轻量级dcnv3的替代方案，减少了计算量，提高了性能。 DSCN通过限制变形采样核在单轴上，降低了计算负荷。

2024年9月20日 · In this paper, we propose the Dual-Stream Classification Network (DSCN) for multi-label image classification. In one branch, we capture more spatial information by segmenting the image. A feature reconstruction layer based on self-attention mechanism is used to recover the boundary information lost after segmentation, while the dependency ...

本文提出了深度整个空间交叉网络（DESCN）从端到端的角度进行建模。 DESCN通过交叉网络以多任务学习的方式捕获干预的倾向、响应和隐藏干预效果的综合信息。 本文的特点是在 X-learner 的基础上，基于多任务学习的思想，构建了一种同x-learner思想的端到端的学习方式，针对干预偏差估计 倾向性分数，针对数据不平衡采用X的方式。 2. 方法. 令观察样本为 D=\ {y_i,x_i,w_i\}_ {i=1}^n，y，x，w分别表示效果outcome，即标签；样本特征；是否被干预。 被干预的倾向性 …

2021年3月6日 · 本文是论文《Change Detection Based on Deep Siamese Convolutional Network for Optical Aerial Images》的阅读笔记。 根据网络的结构，现在变化检测的 模型 主要有三类，一是基于孪生 神经网络 的，二是基于伪孪生神经网络的，三是基于两通道的，孪生神经网络的两个分支是共享参数的，而伪孪生神经网络的两个分支是不共享参数的，两通道的是先把图像在通道维度concatenate起来，然后进行处理。 在 特征提取 任务中，孪生神经网络更好有更好的解释 …

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深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution，DSC）最早出现在一篇名为“Rigid-motion scattering for image classification”的博士学位论文中。 但让大家对DSC熟知的则是两个著名的模型，Xception [1]和MobileNet [2]。 Xception和MobileNet是同一时期出自Google团队的两个重要成果。 DSC的详细结构如图1.1所示。 DSC由Depthwise Convolution和Pointwise Convolution两部分构 …

2019年12月1日 · The proposed deep separable convolutional network (DSCN) directly uses the raw multi-sensor data as inputs, getting rid of the manual feature extraction and selection. The interrelationships of different sensor data are effectively modeled in the degradation behavior learning by introducing separable convolutions.

To improve the model accuracy of deep stochastic configuration network (DSCN) in multitarget robust parameter modeling tasks, this paper presents a multitarget robust DSCN modeling method. This method expands the hidden layer output matrix by optimizing the network model structure and exploiting the correlation between multiple targets to ...

dscn是直接耦合的差分放大器，由两个输入端（非反相端和反相端）、一个输出端和一个电源端组成。 dscn 的工作原理如下：当输入信号加在非反相端时，通过反馈电阻的作用，将一部分输出信号反馈到反相端。