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FPN-fusion: 增强的线性复杂度时间序列预测模型
本研究提出了一种新颖的时间序列预测模型，FPN-fusion，具有线性计算复杂度，相比于 DLiner 具有更优越的预测性能而无需增加参数数量或计算需求。我们的模型引入了两个关键创新：首先，采用特征金字塔网络（FPN）有效地捕捉时间序列数据
PDFa month ago
基于有效的 MLP 点导向分割网络的含模糊边界矿石图像
基于多层感知机的轻量级框架解决矿石图像中模糊边界的问题，通过特征金字塔网络平衡局部和全局信息、设计新的损失函数以达到清晰物体边界，取得了出色的处理速度和精确度。
PDF4 months ago
mAPm: 增强目标尺度变化的多尺度注意力金字塔模块在 RLD 检测中的应用
在计算机视觉中，尤其是在类似水稻叶病检测这样物体呈现显著尺度变化的任务中，检测不同尺度物体仍然是一个重要挑战。本研究提出了多尺度关注金字塔模块（mAPm），将扩张卷积集成到特征金字塔网络（FPN）中，以增强多尺度信息提取能力。此外，我们还结
PDF4 months ago
基于曲线的神经风格迁移
本研究提出了一种针对基于曲线的设计草图的新的参数化风格转移框架，通过使用参数化的形状编辑规则、高效的曲线到像素转换技术以及对 ImageNet-Sketch 上的 VGG19 进行微调，有效解决了神经风格转移方法在处理二进制草图转换方面所面
PDF9 months ago
CVPR增强即时可辨性的时间动作定位
基于 TriDet 模型的时间动作检测（TAD）在多个 TAD 数据集上表现出鲁棒性和最先进的性能，包括分层（多标签）TAD 数据集。
PDF10 months ago
基于特征金字塔网络和空间循环神经网络的腹部多器官分割
近期 AI 的进展正在导致传统诊断方法的衰退，而实现端到端的诊断即将快速到来。超声图像分割是诊断过程中的重要一步，准确且稳健的分割模型加快了该过程，减轻了超声医生的负担。与以前的研究不同，我们考虑了超声图像的两个固有特征：（1）不同的器官和
PDF10 months ago
AFPN：渐近特征金字塔网络用于物体检测
该论文提出了一种渐近特征金字塔网络（AFPN），通过渐进地将更高层次的特征融入到融合过程中，实现了不相邻层次的直接交互，并采用了自适应空间融合操作来缓解可能出现的多目标信息冲突。实验评估结果表明，AFPN 比其他最先进的特征金字塔网络具有更
PDFa year ago
ECCV你应该看所有物体
提出了两种可行的策略来解决特征金字塔网络（FPN）在物体检测中对大尺度物体检测能力的抑制，即引入辅助目标函数来使每个骨干网络层直接接收不同尺度的物体的反向传播信号和更合理地构建特征金字塔，实验证明这两种策略有效率高，可以在各种检测框架中获得
PDF2 years ago
语义分割的高效自组合
本文提出了自组合方法，结合特征金字塔网络和多尺度特征来增强语义分割，避免了传统的集成训练成本，并且经过测试取得优于阈值的结果，具有应用前景。
PDF3 years ago
CVPRNAS-FCOS: 目标检测架构的高效搜索
本研究提出了一种效率高的方法，通过针对自动定位简单无锚对象检测器的 FPN 和预测头部进行搜索，使用定制化的强化学习范式，能够在 4 天内使用 8 个 V100 GPU 找到表现最佳的检测架构，并在 COCO 数据集上超过了 Faster
PDF3 years ago
MMRCNet: 反向特征金字塔和跨尺度移位网络用于目标检测
本篇研究提出一种新型的 RCNet 架构，由 Reverse Feature Pyramid (RevFP) 和 Cross-scale Shift Network (CSN) 组成，用于多尺度特征融合，在 MS COCO 测试集中证明 R
PDF3 years ago
CVPR基于注意力聚合的特征金字塔网络 A^2-FPN 用于实例分割
通过提出基于注意力聚合机制的特征金字塔网络（A^2-FPN），来提升多尺度特征学习的能力，在不同的实例分割框架中实现了一致的性能提升，例如，在使用 ResNet-50 和 ResNet-101 作为骨干网的 Mask R-CNN 中，相比
PDF3 years ago
CVPRPointFlow：通过点流动实现航空图像分割中的语义
提出了一种基于点亲和力传播模块 PointFlow 的航空图像分割方法，该方法相对于最新的密集亲和力上下文建模方法更加高效和精确，通过选择相邻特征之间的点生成稀疏亲和力映射降低了背景产生的噪音，该方法在三个不同的航空分割数据集上表现出比最先
PDF3 years ago
物体检测的精细动态头
本研究提出一种 fine-grained dynamic head 方法，结合 Feature Pyramid Network（FPN）和 spatial gate 的机制实现多尺度特征的表示，进一步提高了物体检测的效率和精确度。
PDF4 years ago
动态特征金字塔网络用于物体检测
本文通过扩大特征金字塔网络（FPN）的感受野来增强空间信息，从而提高目标检测精度，提出了一种新的动态 FPN（DyFPN）方法，它可以通过适应性选择分支进行动态计算，以在维持高性能的情况下更有效地利用计算资源。实验证明，与基准模型相比，采用
PDF4 years ago
基于不确定性估计的抓握检测网络用于基于置信度驱动的半监督域适应
该论文提出了一种以置信度驱动的半监督学习网络，结合了位于物体抓取领域的域适应技术，使用特征金字塔网络 (FPN) 提供一种预测不确定性估计机制，并利用该信息加强关注置信度较高的未标记数据的一致性损失，避免了学生模型从一致性损失中学习到错误
PDF4 years ago
IJCAIACFD: 非对称卡通脸部检测器
本文提出了一种名为 ACFD 的不对称卡通脸检测器，它由多个不对称单次聚合模块 (AOSA) 组成的新颖骨干 VoVNetV3，不对称双向特征金字塔网络 (ABi-FPN)，动态锚点匹配策略 (DAM) 和相应的边际二元分类损失 (MBC)
PDF4 years ago
一种新的感兴趣区域提取层，用于实例分割
本文旨在提供一个新的通用 RoI 提取器 ——GRoIE，它引入非局部模块和注意机制来提高性能。综合组件级的消融研究，找到了 GRoIE 层的最佳算法和参数集。该提取器能够无缝地集成在各种二阶段架构中，为目标检测和实例分割任务带来显著 1.
PDF4 years ago
ICCVDeblurGAN-v2: 更快、更好的去模糊（数量级）
DeblurGAN-v2 是一种基于到相对论条件 GAN 的新型端到端生成对抗网络，其采用 Feature Pyramid Network 作为生成器中的核心构建块，在单幅图像运动去模糊方面有着很高的实用价值。
PDF5 years ago
CVPRNAS-FCOS：用于目标检测的快速神经架构搜索
本研究使用增强学习范式，通过对特定搜索空间的精心设计和策略，高效地搜索出网络结构，提出了一种优化目标检测模型的神经网络架构搜索方法，并在四天内使用 8 V100 GPUs 在 COCO 数据集上取得比 Faster R-CNN、Retina
PDF5 years ago