人工智能 第13页
倾家荡产买显卡,炼丹科研两不误。数据如海深无底,模型似山高难攀。夜以继日调参数,GPU风扇声声急。精度提升一点点,发际线却步步高。代码千行非一日,实验百次方见真。AI世界多奇妙,科研路上共前行。
【人工智能】DAMSLNet:用于植物病害分类的双注意力多尺度轻量级网络 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本

【人工智能】DAMSLNet:用于植物病害分类的双注意力多尺度轻量级网络

我总结了论文的核心内容:提出DAMSLNet双注意力多尺度轻量级网络,通过深度可分离卷积、InceptRes模块和双注意力机制,在降低计算量的同时提升植物病害分类准确率。实验表明该模型在四个数据集...
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo32天前
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【人工智能】修改翻译和LaTex论文&遥感模型改进-2025年7月22日人工智能组会总结 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本

【人工智能】修改翻译和LaTex论文&遥感模型改进-2025年7月22日人工智能组会总结

我汇报了论文的修改翻译和LaTex排版进度,并讨论了期刊投稿的图片格式要求与查重建议。在遥感模型改进方面,我通过实验验证了模型在Vaihingen和LoveDA数据集上的性能提升,同时发现Potsdam数据...
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo36天前
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【人工智能】MSHFormer:一种具有边界增强的多尺度混合Transformer网络,用于高分辨率遥感图像建筑物提取 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本

【人工智能】MSHFormer:一种具有边界增强的多尺度混合Transformer网络,用于高分辨率遥感图像建筑物提取

我总结了论文的MSHFormer模型,这是一种用于高分辨率遥感图像建筑物提取的多尺度混合Transformer网络。该模型通过多尺度局部感知模块、全局感知模块、边界增强模块和分组对齐特征融合模块,有效...
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo41天前
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