local feature extraction | BriefGPT

关键词local feature extraction

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Mamba3D：基于状态空间模型增强 3D 点云分析的本地特征
通过引入局部几何特征提取机制和双向状态空间模型（bi-SSM），Mamba3D 模型在点云学习中取得了超过 Transformer 的卓越性能、高效性和可扩展性，在多个任务中超越同类模型和并行研究，包括在 ScanObjectNN 任务中从
PDF2 months ago
多关注融合的疲劳驾驶检测模型
司机疲劳驾驶是交通事故的主要原因之一，通过引入多关注融合疲劳驾驶检测模型（MAF），可以显著提升分类性能，特别是在部分面部遮挡和低光照条件下，从而在提高算法整体稳健性方面发挥更大作用。通过在夜间和白天的光照条件下采集真实世界的数据集，我们进
PDF6 months ago
高效深度脉冲多层感知机：无乘法推理
我们提出了一种新型 SNN MLP 架构，使用批归一化保留 MFI 兼容性，并引入针对强化本地特征提取能力的尖峰编码层，有效地结合全局感受野和本地特征提取进行综合基于脉冲的计算，实现了在 ImageNet-1K 数据集上具有 66.39％的
PDFa year ago
CVPR通过联合学习检测和描述关键点来增强可变形局部特征
DALF is a new, deformation-aware network for jointly detecting and describing keypoints, which can be used for local fea
PDFa year ago
ReDFeat: 多模态特征学习中的重耦合检测和描述
本文利用互相关联的检测和描述特点的相互加权策略进行多模态特征学习，提出了具有大触发范围的 Super Detector 和 learnable 非最大抑制层的 detector，并提出了可评估特征匹配和图像注册任务性能的基准系统，实验证明本
PDF2 years ago
被遮挡人员再识别的短距离相关变换器
我们提出了一种基于局部特征变换器的人员再辨识框架（PFT），通过三个模块设计，在提高视觉变换器的效率的同时最大限度提取局部特征，实现了对局部遮挡情况下的人员再辨识。实验结果显示，PFT 网络在遮挡和整体再识别数据集上表现出优异性能，并优于现
PDF2 years ago
HDD-Net：混合检测器描述符和相互交互学习
本研究提出了一种局部特征提取的方法，将检测器和描述子两个步骤互相独立，并关注它们在学习过程中的交互。该方法使用了一种新型的检测器优化技术和多尺度方法提取图像的局部特征，并在各项基准测试中显示出了比现有技术更好的性能。
PDF4 years ago
ICCVLPD-Net：大规模场景识别和环境分析的 3D 点云学习
本文提出了一种名为 LPD-Net 的深度神经网络，它可以从原始 3D 点云数据中提取判别性和可推广性的全局描述符，用于解决基于点云的识别任务，并与 PointNetVLAD 和基于视觉的解决方案进行了比较。
PDF6 years ago
利用扩张卷积有效地对遥感图像中小目标实例进行分割
本文介绍了一种解决遥感图像中对象小而拥挤的局限性，名为 LFE 架构的新型结构，其核心是在扩张前端模块之上添加局部特征提取模块，通过聚合不断减小的扩张因子来聚合本地特征，实现了卫星遥感图像的语义分割，取得了显著的效果。
PDF7 years ago