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global representations
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集合压缩激励网络
本研究提出了一种称为 SaEnet 的方法，该方法利用多层感知机和聚合激活网络构建卷积神经网络的全局通道表示，通过在层之间诱导全局表示，并在网络中引入多分支线性层，从而增强网络的表征能力。通过使用 Imagenet 和 CIFAR100 数
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10 months ago
CVPR
ALOFT: 动态低频变换轻量级类 MLP 架构用于领域泛化
本文研究领域广化的问题，借鉴多层感知机在图像分类中的优异表现，提出了一个利用低频谱变换抑制纹理特征、保留全局结构特征的轻量级多层感知机模型，相较于现有基于卷积神经网络的方法，取得了较好的模型泛化性能。
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a year ago
ICCV
Conformer：局部特征耦合全局表示用于视觉识别
本论文提出了一种名为 Conformer 的混合网络结构，利用卷积操作和 self-attention 机制进行增强表示学习，可最大程度地保留局部特征和全局表示，并通过实验证明，在可比较的参数复杂性下，Conformer 在 ImageNe
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3 years ago
基于可解释的注意力的自监督几何特征发现：用于车辆再识别及以后的应用
本研究提出了一种基于自我监督学习的车辆重新识别方法，利用本地几何特征和全局表示来区分车辆实例，通过解释性注意力模块来提取并压缩这些特征，并在三个最流行的车辆 ReID 数据集上展示了优于现有方法的性能。
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4 years ago
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