我以个人项目经验为例，介绍了如何使用 Grad-CAM 技术对深度学习模型进行可解释性分析。这项技术通过生成热力图，能直观显示模型在进行图像分类预测时所关注的区域。我阐述了 Grad-CAM 的核心原...

FreqFormer通过频域注意力机制有效结合高频细节与低频全局信息，显著提升了遥感图像语义分割的精度。实验表明其在复杂场景中具有更强的判别能力，为地物分类和地理空间分析提供了新的解决方案。

我总结了论文的核心内容：针对线性注意力因忽略Query幅值导致性能不足的问题，提出了MALA方法，通过引入带比例因子β和偏置γ的线性调整，恢复幅值对注意分布的影响。实验表明，MALA在图像分类...

本文提出一种轻量化改进的MaxViT模型，通过集成SE模块和GRN技术优化结构，并结合多源数据集（5234张图像）进行玉米叶片病害检测。实验表明，该模型在四分类任务中准确率达99.24%，推理速度达0.0...

我总结了深度学习中的核心概念，包括欠拟合、过拟合、噪声处理、正则化、感受野、训练超参数、神经网络层类型（卷积层、池化层、全连接层等）以及各类神经网络模型（感知机、FNN、CNN、RNN、LST...

我总结了论文的混淆矩阵计算方法及其相关评估指标，包括准确率、精确率、召回率和F1分数等。通过Python代码实现了多分类场景下各项指标的计算，并详细解释了宏平均和微平均的区别。该方法适用于...