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计算机视觉之 GSoP 注意力模块
计算机视觉之 GSoP 注意力模块 一、简介 GSopBlock 是一个自定义的神经网络模块,主要用于实现 GSoP(Global Second-order Pooling)注意力机制。GSoP 注意力机制通过计算输入特征的协方差矩阵,捕捉全局二阶统计信息,从而增强模型的表达能力。 原论文:《Global Second-order Pooling Convolutional Netwo
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No.01 正交不平衡补偿 GSOP算法 有MATLAB和Python代码实现
理解难点: 区分不平衡和不正交的概念。正交归一化并非绑定在一起,正交是必须要处理的,至于是否归一化随性而定。建议将 IQ 不平衡的原因与导致的现象之间的数学推导熟悉一遍,有助于理解。 正交不平衡的原因和表象 在理想情况下,相干探测得到的 I 路和 Q 路信号是完全正交的,但实际实验中有多种原因会造成 IQ 两路不平衡,从而破坏 IQ 两路的正交性,导致系统性能恶化,还会影响后续 DSP
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