convolutional block attention module | BriefGPT

关键词convolutional block attention module

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AC-MAMBASEG：一种用于改进皮损分割的自适应卷积和 Mamba 基于的架构
该论文提出了一种用于皮肤病变分割的增强模型 AC-MambaSeg，其具有混合 CNN-Mamba 骨干以及集成 Convolutional Block Attention Module（CBAM）、Attention Gate 和 Sel
PDF2 months ago
一种使用 U-net 和修改后的卷积块注意力模块进行胸部 X 射线肺分割的新方法
本文提出了一种结合 U-net 和注意力机制的新方法，通过引入 Convolutional Block Attention Module (CBAM) 来进行胸部 X 射线图像的肺部分割，CBAM 统一了通道注意力、空间注意力和像素注意力三
PDF2 months ago
基于注意力引导的特征蒸馏用于语义分割
提出的注意力引导特征蒸馏（AttnFD）方法利用精细特征图来传递关注力，证明了其在语义分割中提取丰富信息的有效性，通过只使用教师和学生的精炼特征图之间的均方误差（MSE）损失函数，在 PascalVoc 2012 和 Cityscapes
PDF4 months ago
免接触指纹生物特征反欺骗：一种无监督深度学习方法
我们提出了一种创新的反欺骗方法，将无监督自编码器与卷积块注意模块相结合，以解决现有方法的局限性，并具有有效推广性。我们的模型仅在真实图像上进行训练，未接触任何伪造样本，在测试阶段用于评估各种类型的展示攻击图像。我们的方案在涉及各种类型伪造样
PDF8 months ago
集成卷积块注意力机制的跨领域车辆检测模型
提出了一种基于交叉域目标检测框架，采用细节增强技术和基于两头注意力机制的物体检测模型的跨域车辆检测模型，它可以在自动驾驶等领域更高效地识别汽车，并且与无框架的模型相比，它的性能提高了 40%。
PDFa year ago
一种新的水下图像增强和改进的水下生物检测流程
本文提出一种基于卷积块注意力模块和自适应全局直方图拉伸算法的水下目标检测方法，以提高水下环境下目标检测的准确性和图像质量，经过对 URPC2021 基准数据集的大量实验和全面评估，证明了该方法的有效性。
PDF2 years ago
ECCVCBAM：卷积块注意力模块
本文提出一种卷积块自适应模型 (Convolutional Block Attention Module, CBAM)，通过自适应特征细粒度调整， CBAM 可以被轻松集成到任何卷积神经网络架构中，改进了分类和检测性能。
PDF6 years ago