PaddleWeekly | 通道注意力新玩法,FcaNet模型完整复现

2023-10-19 03:40

本文主要是介绍PaddleWeekly | 通道注意力新玩法,FcaNet模型完整复现,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

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开源发展至今,越来越多的开发者使用开源代码的同时,也开始将自己的项目和代码大方骄傲地分享出来,在开源当中找到了成就和价值。更多的开发者得益于开源的优势,从加入使用,到共同开发。如此正向循环,不断地推动开源生态发展,开源社区也不断地壮大…

本周看点速览:

  • 通道注意力新玩法,FcaNet复现代码完全开源,可视化界面一键获取Mask!

  • 超详细的Maml Paddle元学习方案,少许样本也能训练出高准确率模型。

  • 眼底彩照视盘探测99.8%MIoU路径解析,高MIoU也可如此轻松。

FcaNet Paddle

SENet的出现向外展示了通道注意力在计算机视觉上取得的优秀成果,然而SE等通道注意力模块通常使用GAP(全局平均池化)这一方案来表示每个通道的权重情况,其简单高效的搭建方式虽然赢得了较好的口碑,但也正是GAP的平均特性也间接导致了特征缺乏多样性。

好在,FcaNet的发布为通道注意力提供了新的方案,论文从频率角度对GAP进行推广,使其引入了更多频率信息来进一步提升模型性能。近期,飞桨开发者GuoQuanhao对FcaNet模型进行了完整复现,模型效果逼近原作!与此同时,使用PyQT实现可视化操作界面,点击图片中的目标即可轻松获取目标Mask!

项目维护者:GuoQuanhao

主要框架/工具组件:飞桨PaddlePaddle核心框架

GitHub链接:

https://github.com/GuoQuanhao/fcanet-Paddle

相关论文:https://arxiv.org/abs/2012.11879

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Maml Paddle

Model-Agnostic Meta-Learning(MAML)算法是一种模型无关的元学习算法,其模型能够与任何使用了梯度下降法的模型相兼容,广泛应用于各种不同的机器学习任务,包括分类、识别、强化学习等领域。

图源:Omniglot 数据集

元学习的目标,是在大量不同的任务上训练一个模型,使其能够使用极少量的训练数据(即小样本),进行极少量的梯度下降步数,就能够迅速适应新任务,解决新问题。

在Maml Paddle中,作者提供了基于Omniglot数据集的小样本训练与预测完整过程,并且对任务中的调参细节进行了总结和展望,具有较高参考意义。

项目维护者:hrdwsong

主要框架/工具组件:飞桨PaddlePaddle核心框架

GitHub链接:

https://github.com/hrdwsong/maml-paddle

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PALM眼底彩照视盘探测

与分割高性能解决方案

近视已成为全球公共卫生负担,在近视患者中,约35%为高度近视,其导致了眼轴长度的延长,可能引起视网膜和脉络膜的病理改变。随着近视屈光度的增加,高度近视将发展为病理性近视,因此早期诊断和定期随访显得非常重要。

眼底彩照视盘探测与分割是早期诊断时的研究应用之一,对眼底图像的视盘进行分割和检测可以在早期发现病症提供一种可能。在《飞桨常规赛:PALM眼底彩照视盘探测与分割》中richarddddd198选手使用PaddleSeg进行建模,在保证分割效率的情况下依旧取得了MIoU 0.998的优异成绩,相关解决方案也进行了开源。

项目维护者:richarddddd198

主要框架/工具组件:PaddleSeg

GitHub链接:

https://github.com/richarddddd198/pdpalm_seg-5-1

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上周看点传送门:

         PaddleWeekly | 滴~请收下这份环境健康效益评估报告

  • 想知道自己周边环境的健康效益有多少分吗?这款名为LHS的深度学习景观健康效益辅助评估工具正式发布,双击运行+上传图像即可获取当前环境的健康效益评估报告!

  • 移动端也能实时人像分割并不难,不信快来试试这款名为PortraitNet的轻量级人像分割模型吧。

  • “阿巴阿巴”视频特效原理全解析,一个小工具即可让视频中人物表达更为夸张的情感效果。

开源项目不在规模大小,大的开源项目成为行业翘楚,提供全面解决思路和方式,但小项目一样激动人心,创意傲人。

如果你想推荐自己的项目,只需简单进行项目介绍,发送邮件给飞桨社区工作人员(zhanghongji@baidu.com)即有机会参与项目推荐,你的代码也能给别人带来效率和价值!

如在使用过程中有问题,可加入官方QQ群进行交流:793866180。

如果您想详细了解更多飞桨的相关内容,请参阅以下文档。

·飞桨官网地址·

https://www.paddlepaddle.org.cn/

·飞桨开源框架项目地址·

GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/Paddle 

Gitee: https://gitee.com/paddlepaddle/Paddle

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飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件于一体,是中国首个开源最早、技术领先的产业级深度学习平台。飞桨企业版针对企业级需求增强了相应特性,包含零门槛AI开发平台EasyDL和全功能AI开发平台BML。EasyDL主要面向中小企业,提供零门槛、预置丰富网络和模型、便捷高效的开发平台;BML是为大型企业提供的功能全面、可灵活定制和被深度集成的开发平台。

END

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