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VincentWei

天地间,浩然正气长存,为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平!

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CVPR2025 - LSNet: See Large, Focus Small

1. 研究背景与问题 现有轻量级视觉网络的局限 计算复杂度与性能矛盾 :CNN和ViT在视觉任务中表现优异,但计算成本高,难以部署于实时应用。 Token混合机制缺陷 : 自注意力(Self-Attention) :全局感知导致冗余计算(如对无关背景区域过度关注),且感知与聚合范围相同,扩展上下文时计算量剧增。 卷积(Convolution) :静态核权重缺乏对动态上下文的适应性,感受野受限,表达能力不足。 核心挑战 :如何在有限计算预算下,实现高效感知与精准聚合的平衡? 人类视觉系统的启发 双步机制 ...

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权重分析优化算法

这个程序是一个基于强化学习的体能训练权重优化系统,使用 PPO ( Proximal Policy Optimization )算 法来优化两个关键权重矩阵:课目 - 素质权重矩阵 ( CQ ) 和素质 - 动作权重矩阵 ( QX ) 。下面 我将详细分析其逻 辑结构和算法设计。 一、整体架构 程序采用分层架构,主要包含以下几个核心部分: 1. 数据层 :定义各种数据结构和模型 2. 算法层 :实现强化学习算法和神经网络 3. 环境层 :模拟体能训练环境 4. 接口层 :提供 FastAPI 服务...

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