feature pyramid | BriefGPT - AI 论文速递

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调适先于比较：跨域少样本分割的新视角
面对与训练领域不同的图像时，少样本分割性能大幅下降，这限制了其在现实世界的应用。本研究通过在传统的分类预训练骨干网络的特征金字塔中附加小型网络实现测试时任务自适应，避免过拟合到有监督微调中的少量标记样本，同时在不使用测试时的其他图像的限制下
PDF4 months ago
跳跃特征金字塔网络与网格锚点用于物体检测
这篇论文提出了一种跳跃连接的方法，以获得特征金字塔每个层级中更强的语义，并简化了边界框回归的锚点生成方式，从而进一步提高物体检测的准确性。
PDF8 months ago
高效的多粒度知识重用在类增量分割中的应用
本文提出了一种高效利用多级特征融合 Class Incremental Semantic Segmentation 的方法，采用特征金字塔和 DEFY 模块等技术，使得在 PASCAL VOC 2012 和 ADE20K 数据集上的平均性能
PDFa year ago
CVPRTriDet: 基于相对边界建模的时间动作检测
本文提出了一种一阶段框架 TriDet，用于时间动作检测，其结合了 Trident-head 和 SGP-based 特征金字塔的快速、高效特性，取得了在三个基准测试中的最优性能，表现出优异的时间动作检测结果。
PDFa year ago
探索纯视觉 Transformer 主干网络在目标检测中的应用
本研究探讨使用层次结构大减的视觉变换器（ViT）作为物体检测的骨干网络，使用最小调整实现简单的特征金字塔和窗口注意力，预训练和微调使用 ViT 和掩码自编码器，提出的模型在 COCO 数据集上达到 61.3 AP_box，与使用层次骨干网络
PDF2 years ago
金字塔融合变压器用于语义分割
本研究提出了一种基于 Transformer 的 Feature Pyramid Fusion Transformer (PFT) 方法，结合学习到的查询和 Feature Pyramid 中的每个空间特征进行交叉注意力和交叉尺度的互补信息
PDF2 years ago
稀疏提议优化高质量时序动作检测
本文提出了一种名为 SP-TAD 的方法来应对在时间行为检测上的挑战，其利用了稀疏 proposal 和特征金字塔来构建多尺度特征以准确捕捉行为细节，实验结果表明，该方法取得了与现有最优方法相媲美的性能。
PDF3 years ago
ICCVPyMAF：金字塔网格对齐反馈循环的 3D 人体姿态和形状回归
使用回归方法重建人体网格模型，通过提出的 PyMAF 循环利用特征金字塔明确校正网格和图像对齐状态，辅助像素级监督对特征编码器进行信息保留，能在多个基准测试中得出优秀的实验结果。
PDF3 years ago
CVPR用于目标检测的标度均衡金字塔卷积
本研究主要探讨了特征金字塔与金字塔卷积在计算机视觉和目标检测中的应用，提出了一种可提高性能的尺度均衡金字塔卷积模块，并展示了其在单阶段和双阶段目标检测器上的优越表现.
PDF4 years ago
AugFPN: 改进目标检测多尺度特征学习
本文分析了现有的特征金字塔结构在物体检测方面的问题，提出了一种新的名为 AugFPN 的特征金字塔架构，成功应用在 Faster R-CNN、RetinaNet 和 FCOS 等模型中，显著提高了平均精度 AP。
PDF5 years ago
CVPRHigherHRNet：基于比例感知的自下而上人体姿势估计表示学习
这篇论文提出了 HigherHRNet，一种新的从下往上的人体姿态估计方法，使用高分辨率特征金字塔学习尺度感知表示，具有多分辨率监督训练和多分辨率聚合推理的能力，能够解决下向多人姿势估计中的尺度变化挑战，从而更精确地定位关键点，尤其适用于小
PDF5 years ago
AAAIM2Det: 基于多级特征金字塔网络的单次检测器
本文提出了一种称为多级特征金字塔网络（MLFPN）的方法，通过融合多级特征从而构建更有效的特征金字塔用于检测不同尺度的对象，并且将 MLFPN 集成到 SSD 中构建了名为 M2Det 的一阶段强大的端到端对象检测器，在 MS-COCO 基
PDF6 years ago