通过提供一种名为 Simultaneous Individual and Cooperative Perception (SiCP) 的通用框架，该研究论文解决了合作感知领域的一个问题，即缺乏其他车辆共享特征图可能导致合作感知性能下降的困境，并提出了一种新颖的双感知网络（DP-Net）来增强独立和合作感知模型的性能。

Dec, 2023

通过开发虚拟数据集 V2U-COO，设计跨领域自适应模块 CDCA 以及协同深度优化模块 CDO，本文提出了一种专门用于空中 - 地面协同感知的框架，并在虚拟数据集和公共数据集上进行了广泛实验证明了其有效性，使检测准确率分别提高了 6.1% 和 2.7%。

Jun, 2024

该论文提出了一种名为 DCCNet 的动态上下文对应网络，通过引入注意力机制，整合了多种语义线索，对计算机视觉中语义对应问题进行了改进，并在多个数据集上验证了该方法的有效性。

Sep, 2019

提出了一种无与伦比的基于相机的多 UAV 协同三维物体检测范式 UCDNet，通过显式利用 UAV 到地面的深度信息作为强先验，为更准确和可推广的特征映射提供参考。此外，设计了一种同质点几何一致性损失作为辅助自监督方法，直接影响特征映射模块，从而增强多视角感知的全局一致性。在 AeroCollab3D 和 CoPerception-UAVs 数据集上的实验结果表明，与基准方法相比，我们的方法分别提高了 4.7％和 10％的 mAP，证明了 UCDNet 的优越性。

Jun, 2024

通过引入两个非对称式任务设计和虚假负样本消除模块，我们提出了一种新颖的双流对比预测网络（DCPNet），以解决现有合成孔径雷达（SAR）舰船分类技术中存在的标注数据不足和特征融合造成的冗余问题。实验结果表明 DCPNet 在有监督模型的分类准确性上有所提升，并证实了其学习有效特征表示的能力。

Nov, 2023

通过同时提高训练过程中的精确度和多样性，我们提出的 DiverseNet 架构可以使用多头和多模型的半监督学习算法，实现与半监督学习方法相比更高的语义分割性能，并且相对于最先进的方法，我们提出的 DiverseHead 架构在参数空间上相对较轻，同时能够在所有测试数据集上获得高性能的结果。

Nov, 2023

本文研究了使用深度完全卷积神经网络（DFCNN）对地观测图像进行像素级场景标记。作者使用了变种的 SegNet 架构对城市区域的遥感数据进行训练，并研究了不同的准确语义分割方法。作者提出以下贡献：1）作者有效地将 DFCNN 从常规日常图像转移到遥感图像领域；2）作者引入了一个多核卷积层以便于对多个尺度上的预测进行快速聚合；3）作者使用残差校正对异构传感器（光学和激光）的数据进行融合。所提出的方法在 ISPRS Vaihingen 2D 语义标记数据集上改进了现有技术的准确率。

Sep, 2016

本文提出一种名为 DSPNet 的模型，利用共享卷积架构实现在单张图片中同时进行物体检测、深度估计和像素级语义分割，达到了较高的精度和效率，适用于自动驾驶等领域。

Mar, 2018

该研究提出了一种新的三维点云表示网络，称为动态聚类变换网络（DCTNet），它利用编码器 - 解码器架构来学习全局和局部特征，并提出了新的语义特征动态采样和聚类方法以及一个高效的语义特征引导上采样方法，验证了其在点云分割任务上的性能优于现有的最先进模型。

May, 2023

本文提出了一种名为 DDCM-Net 的新架构，该架构通过合并密集膨胀卷积和不同膨胀率，有效地利用了丰富的膨胀卷积组合，同时获取局部和全局的信息，提高了远程遥感图像的分类准确度，并在多个数据集上得到了比其他公开模型更好的结果。

Mar, 2020