adaptive feature fusion | BriefGPT

关键词adaptive feature fusion

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一个多阶段自适应特征融合神经网络用于多模态步态识别
通过多阶段特征融合策略（MSFFS），自适应特征融合模块（AFFM）和多尺度时空特征提取器（MSSTFE）提出了一种多阶段自适应特征融合（MSAFF）神经网络，结合了多种模态的优势，在多个数据集上展现出最先进的性能。
PDF6 months ago
自适应特征融合：增强深度学习模型的泛化能力
本文介绍了一种创新的方法 —— 自适应特征融合（AFF），可以通过动态地调整特征表示的融合过程来增强深度学习模型的泛化能力。研究表明，使用 AFF 方法可以提高模型性能，并在多个基准数据集上进行了广泛的实验验证。该文还探讨了 AFF 方法的
PDFa year ago
自适应特征融合实现活动识别领域通用化
本文提出了一种适应性特征融合的领域泛化方法（AFFAR），该方法通过将领域不变和领域特定表示相结合来提高模型的泛化能力，在三个公共 HAR 数据集上展开了广泛的实验，并将其应用于儿童注意缺陷多动障碍（ADHD）的诊断，证明了其优越性。
PDF2 years ago
MAFF-Net：使用多模式自适应特征融合过滤 3D 车辆检测的误报
本文提出了一种基于多模态融合的三维车辆检测方法，使用图像信息有效降低了假阳性，具有快速检测速度；通过基于通道注意力机制的多模态自适应特征融合模块，实现了对不同模态特征的自适应调节和融合技术的适应性，实验结果表明该方法能够过滤掉更多的假阳性，
PDF4 years ago
基于姿态驱动的深度卷积模型用于人物再识别
该论文提出了一种基于姿态驱动的卷积神经网络模型，利用人体部位信息从全局及局部层面进行特征提取和匹配，进一步设计了自适应特征融合子网络，实现了对行人重识别任务中姿态变化的准确探测和学习，在三个公开数据集上均超越了现有的最佳方法。
PDF7 years ago