摘要 本文主要集中在介绍和分析一种新兴的学习范式——星操作（Star Operation），这是一种通过元素级乘法融合不同子空间特征的方法，通过元素级乘法（类似于“星”形符号的乘法操作）将不同子空间的特征进行融合，从而在多个研究领域中展现出出色的性能和效率。 星操作在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等多个领域中都得到了成功应用。例如，在自然语言处理中，Monarch Mixer、M

文章目录 训练部分导入项目使用的库设置随机因子设置全局参数图像预处理与增强读取数据设置Loss设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法 运行以及结果查看测试完整的代码 在上一篇文章中完成了前期的准备工作，见链接： StarNet实战：使用StarNet实现图像分类任务（一） 前期的工作主要是数据的准备，安

文章目录 摘要安装包安装timm 数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集 摘要 https://arxiv.org/pdf/2403.19967 论文主要集中在介绍和分析一种新兴的学习范式——星操作（Star Operation），这是一种通过元素级乘法融合不同子空间特征的方法，通过元素级乘法（类似于“星”形符号的乘法操作）将不同子空间的特征

本改进已集成到 YOLOv8-Magic 框架。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2403.19967 论文代码：https://github.com/ma-xu/Rewrite-the-Stars 最近的研究引起了人们对“星形运算”（按元素乘法）在网络设计中未被充分利用的潜力的关注。虽然直观的解释很多，但其应用的基本原理仍然大部分未被探索。我们的研究试图揭示