六个滤波核提取特征Maps 5X5 卷积核，+1个阈值 6个元素，卷积后两边各少两个，28*28像素 又有6个卷积核，所以有122304个连接，连接数不多是因为很多都是公用...
1. 研究背景与动机 问题：Transformer在图像超分辨率（SR）中计算复杂度随空间分辨率呈二次增长，现有方法（如局部窗口、轴向条纹）因内容无关性无法有...
前言 今天更新的是多尺度卷积+BiLSTM的故障诊断模型。利用不同大小的卷积核能够提取丰富的特征信息，再经过双向LSTM获取时序特征，增强模型的分类效果。 改...
![[2025CVPR-图象分类方向]CATANet：用于轻量级图像超分辨率的高效内容感知标记聚合](http://open.ttrar.cn/cachepic/?cachepic=https://i-blog.csdnimg.cn/direct/5d0559025cfa4c44a0bbd352f7cac793.png)
