triplet-attention
Implémentation officielle de PyTorch pour "Rotate to Attend: Convolutional Triplet Attention Module." [WACV 2021]
Appliquez un nouveau mécanisme d'attention dans les tâches de vision par ordinateur pour améliorer les performances du modèle.
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Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentImplémentation officielle de PyTorch pour "Rotate to Attend: Convolutional Triplet Attention Module." [WACV 2021]
triplet-attention compte 441 étoiles sur GitHub. Il a été forké 51 fois. triplet-attention est écrit principalement en Jupyter Notebook. Il est développé activement depuis 2020. triplet-attention est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : arxiv, attention-mechanism, attention-mechanisms, computer-vision.
Qu'est-ce que triplet-attention ?
Implémentation officielle de PyTorch pour "Rotate to Attend: Convolutional Triplet Attention Module." [WACV 2021]
triplet-attention est-il open source ?
triplet-attention est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
triplet-attention est-il gratuit ?
Oui. triplet-attention est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est triplet-attention ?
triplet-attention est disponible sous licence MIT.
Dans quel langage triplet-attention est-il écrit ?
triplet-attention est écrit principalement en Jupyter Notebook.
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[](https://olud.ai/project/landskape-ai-triplet-attention.html)
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