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【实例简介】ResNet_Attention（CBAM，SE） 官方说明： ， 所需环境 Ubuntu20.04 GTX 1080Ti Python3.7 PyTorch 1.7.0 CUDA10.2 CuDNN7.0 使用方法（带有CIFAR10的trian） 该模型的主干是ResNet。 在我们的培训中，我们使用CIFAR10作为数据集。 # To train with Se python train_CIFAR10.py --prefix 4 --device 1 --epoch 160 --att_type se # To trian with CBAM python train_CIFAR10.py --prefix 5 --device 1 --epoch 160 --att_type cbam 验证结果 ResNet50（训练了160个时代）ACC@1=93.41% A

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一种基于均匀接收阵列的基于esprit旋转不变算法的空间谱估计DOA方法，例子很实用，适合大家学习。