该模型设计的思想就是利用attention机制，在普通ResNet网络中，增加侧分支，侧分支通过一系列的卷积和池化操作，逐渐提取高层特征并增大模型的感受野，前面已经说过高层特征的激活对应位置能够反映attention的区域，然后再对这种具有attention特征的feature map进行上采样，使其大小回到原始feature map的大小，就将attention对应到原始图片的每一个位置上，这个feature map叫做 attention map，与原来的feature map 进行element-wise product的操作，相当于一个权重器，增强有意义的特征，抑制无意义的信息。

1.领域：matlab，深度残差网络 2.内容：基于深度残差网络的人脸眼睛定位算法matlab仿真+代码仿真操作视频 3.用处：用于人脸眼睛定位算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

RDN 该存储库是。 要求 PyTorch 1.0.0 脾气暴躁的1.15.4 枕头5.4.1 h5py 2.8.0 tqdm 4.30.0 火车 可以从下面的链接下载转换为HDF5的DIV2K，Set5数据集。 数据集 规模 类型 关联 DIV2K 2个 火车 DIV2K 3 火车 DIV2K 4 火车 第5集 2个 评估 第5集 3 评估 第5集 4 评估 否则，您可以使用prepare.py创建自定义数据集。 python train.py --train-file " BLAH_BLAH/DIV2K_x4.h5 " \ --eval-file " BLAH_BLAH/Set5_x4.h5 " \ --outputs-dir " BLAH_BLAH/outputs " \

Monocular Depth Estimation Using Laplacian Pyramid-Based Depth Residuals---->基于拉普拉斯金字塔深度残差的单目深度估计 是一篇优秀的CVPR文档 word全文翻译

论文代码的压缩文件，具体GitHub地址为：https://github.com/zixuannnnnn/DRAAN

画残差图的matlab代码 PID仿真工具 pid仿真工具是一个1维控制仿真软件 功能 PID仿真工具提供任意控制算法仿真、任意模型仿真功能。通过GUI显示仿真数据。软件分为2部分功能： 1、控制算法仿真 2、系统模型辨识 与MATLAB不同的是，软件可实现C代码仿真，使仿真运行的代码与实际完全一致，增加仿真可信度。 其中，控制算法仿真部分可实现任意输入源（文本文件输入）；算法变量及结果曲线绘制；实现控制参数的设置功能；提供激励数据输入接口；仿真噪声生成；仿真结果导入导出；提供一般控制效果评价；提供仿真噪声生成 未来可能扩展的功能：参数自整定 控制仿真操作流程 软件总体界面： 执行控制算法仿真，首先在界面仿真部分选择待仿真的系统模型，然后选择仿真的控制算法，这些都是在配置文件中描述好的。 在期望数据文件编辑框内，输入文本文件名，文件内容为输入激励，输入文件格式为，多行文本，每一行一个数字，代表一个输入激励。程序自带一个阶跃响应激励，幅度50，长度为70 设置仿真参数，可以通过控制参数部分，设置当前算法的控制参数；通过噪声部分，选择仿真过程中加入的噪声；点击开始仿真按钮执行仿真。 噪声部

这是深度收缩残差网络的pytorch版本的完整实现。数据集为江南大学轴承数据集。

SAS多元线性回归分析与残差分析实验结果和数据集

在采用图像谱残差分析方法获取全局特征显著性图像的基础上, 利用小波变换在时域和频域具有的局部特征信息表征能力, 通过对图像包含的不同特征信息进行小波变换, 去除各个特征图中的冗余信息, 得到图像局部特征显著部分, 对两种分析方法下获得的显著图进行融合分析, 获得最终的图像显著部分, 并利用视觉转移机制在原图中勾画出显著性目标. 实验结果分析表明, 改进后的方法提高了图像显著目标检测的准确率.

RDN 该存储库是。 要求 PyTorch 1.0.0 脾气暴躁的1.15.4 枕头5.4.1 h5py 2.8.0 tqdm 4.30.0 火车 可以从下面的链接下载转换为HDF5的DIV2K，Set5数据集。 数据集 规模 类型 关联 DIV2K 2个 火车 DIV2K 3 火车 DIV2K 4 火车 第5集 2个 评估 第5集 3 评估 第5集 4 评估 否则，您可以使用prepare.py创建自定义数据集。 python train.py --train-file " BLAH_BLAH/DIV2K_x4.h5 " \ --eval-file " BLAH_BLAH/Set5_x4.h5 " \ --outputs-dir " BLAH_BLAH/outputs " \