嵌入模型是将复杂数据（如文本、图像、音频等）转换为向量表示的机器学习模型，这是向量数据库能够高效处理非结构化数据的核心技术。 依此标准，万物皆可向量化，例如文字、图片、音频、视频、多模态数据，均可以有自己的标准实现向量化。 当比较标准越多，对向量的比较（相似度、区分度）也就越高，例如下图是一个高维向量。 将狗向量化，每一个比较标准即是一个向量维度，例如下图是一个二维向量。 ：相似的数据在向量空间中距离相近。 Cloud_. 美团Leaf分布 …

2024年12月5日 · 可变形条带卷积（Deformable Strip Convolution, DSCN）：作为DCNv3的简化版本，通过限制变形采样内核到单轴，减少了计算负载。 可变形空间注意力（Deformable Spatial Attention, DSA）：用空间注意力机制替代DCNv3中的调制掩码分支，以减少参数和内存消耗。

本文介绍了YOLOv8网络的独家改进，即变形条状卷积（DSCN）和DCNv3的创新结合，称为DSAN。 通过去除DCNv3的Mask并调整插值方式，提高了运算速度。 详细讲述了将DSCN整合到YOLOv8的步骤，包括源码下载、编译、新建文件及修改配置文件。 DSAN在保持轻量化的同时，提升了目标检测的速度和性能。 文章浏览阅读1.7k次，点赞23次，收藏5次。 本文介绍了YOLOv8网络的独家改进，即变形条状卷积（DSCN）和DCNv3的创新结合，称为DSAN。 通 …

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 ...

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.

展开更多 深度随机配置网络 (Deep Stochastic Configuration Network,DSCN)是一种增量式随机化学习模型,具有人为干预程度低、学习效率高和泛化能力强等优点.但是,面向噪声数据回归与分析时,传统的DSCN易受到异常值影响,从而降低了模型的泛化性.因此,为提高噪声数据回归的精度和鲁棒性,提出了基于M-estimator函数的加权深度随机配置网络 (Weighted Deep Stochastic Configuration Networks,WDSCN).首先,选取Huber和Bisquare 2个常用的M-estimator函数计算样本权重,利用 …

2023年3月21日 · 深度随机配置网络 (Deep Stochastic Configuration Network,DSCN) 是一种增量式随机化学习模型，具有人为干预程度低、学习效率高和泛化能力强等优点。 但是，面向噪声数据回归与分析时，传统的 DSCN 易受到异常值影响，从而降低了模型的泛化性。

2024年5月22日 · 本文介绍了针对YOLOv8-pose模型的关键点检测改进，引入了变形条状卷积（DSCN），这是一种轻量级的DCNv3改进版本，提高了运算速度。通过移除DCNv3的Mask并改变插值方式，实现了性能提升。详细介绍了将DSCN整合到YOLOv8的步骤，包括源码下载、编译 …

2018年6月22日 · In this paper, we propose a novel hyperspectral unmixing technique based on deep spectral convolution networks (DSCN). Particularly, three important contributions are presented throughout this paper. First, fully-connected linear operation is replaced with spectral convolutions to extract local spectral characteristics from hyperspectral ...