文章分类 - 第三周作业
摘要：参考自：https://blog.csdn.net/andyjkt/article/details/107662797 Squeeze-and-Excitation Networks 简介 Squeeze-and-Excitation Networks（SENet）是由自动驾驶公司Momenta
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摘要：Deep Supervised Cross-modal Retrieval 摘要 在本文中提出了一种新颖的跨模式检索方法，称为深度监督跨模式检索（Deep Supervised Cross-modal Retrieval, DSCMR）。它旨在找到一个通用的表示空间，在其中可以直接比较来自不同模态的
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摘要：参考自：https://www.jianshu.com/p/3687ffed4aa8 论文原文：https://arxiv.org/pdf/1608.03981.pdf 图像降噪 图像降噪，是最简单也是最基础的图像处理逆问题（inverse problem）。 降噪问题（这里只讨论additive
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摘要：HybridSN 高光谱分类 Roy, G. Krishna, S. R. Dubey, B. B. Chaudhuri HybridSN: Exploring 3-D–2-D CNN Feature Hierarchy for Hyperspectral Image Classification,
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摘要：参考自：https://blog.csdn.net/alxe_made/article/details/84424577 https://cloud.tencent.com/developer/article/1148375 Shortcut的一点思考 在完成第三周作业时看到老师的代码中有一段： #
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摘要：头文件 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotli
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摘要：头文件： import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotl
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