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EFormer:专注于肖像抠图前景语义轮廓特征的增强 Transformer
我们提出了 EFormer 方法,用于增强模型对语义和轮廓特征的注意力,特别是后者,通过建立语义和轮廓探测器 (SCD) 来准确捕捉它们的分布,最终通过融合这两种特征生成预测的肖像 alpha matte。实验表明,EFormer 方法在肖
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10 months ago
ICCV
Eformer:基于边缘增强的医学图像去噪 Transformer
本文提出了 Eformer - Edge enhancement based transformer,这是一种新型的结构,利用变压器块构建编码器 - 解码器网络进行医学图像去噪。变压器块中使用非重叠窗口自注意力,以减少计算要求。该文进一步将
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3 years ago
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