关键词global average pooling
搜索结果 - 7
- 基于 3D 卷积引导的光谱 - 空间变换器用于高光谱图像分类
我们提出了一种基于 3D 卷积引导的光谱 - 空间 Transformer（3D-ConvSST）的高光谱图像分类方法，该方法利用 3D 卷积引导的残差模块（CGRM）在编码器之间来 “融合” 局部空间和光谱信息以增强特征传递，并通过全局平 - ICCV度量学习的广义汇总池化
通过将每个特征向量视为不同的语义实体，并将 GAP 视为其的凸组合，我们将 GAP 广义化为可学习的广义求和池化方法（GSP），通过选择语义实体的子集并学习对应的权重，提高了 GAP 的能力，进而通过在 4 个流行的度量学习基准上进行深入评 - 跨批次度量学习实现通用嵌入
通过将全局平均池化 (GAP) 解释为可学习原型的凸组合，我们将深度度量学习 (DML) 中通常作为一种将重要性归因于不同语义实体的特征向量汇总方法的有效性，转化为了学习可用于表示未见类别的可推广实体的算法。同时，我们探究了两批次间彼此分离 - 增强弱监督分割的高保真伪标签
该论文提出了一种基于图片分类网络和概率解释 CAM 的图像级弱监督语义分割方法来改善先前弱监督下模型的性能，通过提高区域相似性和轮廓质量来增强几乎任何以前的 WSSS 方法，并在 PASCAL VOC 数据集上进行了演示。
- 无参数空间注意力网络用于人员再识别
本研究提出了一种新的参数 - free 的空间注意力层来建模高层特征之间的空间关系，该层相比于没有该层的模型有显著的性能改进，并在四个基准测试中实现了最先进的结果，其中 Market-1501 的 rank-1 准确度为 94.7％，Duk - 基于深度特征的判别定位学习
本文研究了全局平均池化技术在卷积神经网络中应用的原理，发现其可以使网络更好地实现局部特征定位，从而建立了一种通用的可局部化的深层表示方法，并通过实验证明其在物体定位等各种任务上的有效性。
- ICLR网络中的网络
本文提出了一种新型深度神经网络结构，称为 “Network In Network”，以增强感受野内局部补丁的模型可辨别度。通过在感受野内构建微型神经网络，本文在多个数据集上展示了 NIN 在图像分类方面表现出卓越的性能与利用全局平均池化来代