low-level features | BriefGPT

关键词low-level features

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利用低级表示进行超快速道路分割
通过利用低级特征代替高级特征，本研究提出了一种低级特征主导的道路分割模型（LFD-RoadSeg），采用双边结构，并结合选择性融合模块来实现道路的实时准确分割，模型在 KITTI-Road 数据集上获得了最大 F1-measure（95.2
PDF5 months ago
重叠窗口的交叉级别注意力用于伪装物体检测
我们提出了一种重叠窗口跨层级注意力（OWinCA）方法，通过在高级语义特征图和低级细节特征图上滑动对齐的窗口对低级特征进行增强，并通过简单卷积操作融合增强后的多层特征来实现准确的伪装对象检测（COD）。实验结果表明，我们的 OWinCANe
PDF7 months ago
ICCV通过减少模型能力浪费来改进基于像素的 MIM
本文通过一系列实证研究确认了基于像素的遮罩图像建模存在的限制，并提出一种利用来自浅层的低级特征辅助像素重建的新方法。将该设计纳入基本方法 MAE 中，我们减少了基于像素的遮罩图像建模的建模能力浪费，提高了其收敛性并在多个下游任务中取得了实质
PDFa year ago
ECCV使用矢量量化字典和并行解码器进行盲人面部修复
提出了基于向量量化和纹理变形的 VQFR 方法，该方法利用高质量的低层特征和并行解码器以及自适应压缩字典来恢复面部细节，提高了面部细节的修复质量。
PDF2 years ago
CVPRCLRNet：用于车道检测的交叉层细化网络
本文介绍了一种名为 CLRNet 的新的网络结构用于车道检测，通过利用高级语义特征和低级特征来提高检测精度，并使用名为 Line IoU loss 的方法对车道进行整体回归以提高定位准确性。实验结果表明，该方法明显优于现有的车道检测方法。
PDF2 years ago
ExFuse：用于语义分割的特征融合增强技术
本文提出了一种名为 ExFuse 的新型框架，将语义信息引入低级特征和高分辨率细节引入高级特征之中，从而弥合了低级和高级特征之间的差距，提高了语义分割质量。在 PASCAL VOC 2012 数据集上进行评估，整体准确性提高了 4.0％，平
PDF6 years ago
DCASE 挑战赛 2016 上的实验：现实录音中的声音场景分类和声音事件检测
本文介绍了我们在实战录音的声音场景分类任务和声音事件检测任务中采用的低级和高级特征、分类器优化以及特定的其他方法，我们的表现优于 DCASE 的基线，对于任务 1，我们的总体准确性为 78.9％，超过基线 72.6％；对于任务 3，我们的基
PDF8 years ago
用于行人检测的滤波频道特征
本文提出了一个统一框架来模拟多个表现良好的行人检测器，其中包含了中间层过滤低级特征和使用增强决策森林算法。通过使用过滤的渠道特征，仅仅使用 HOG + LUV 的低级特征使我们在具有挑战性的 Caltech 和 KITTI 数据集上获得了最
PDF9 years ago