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multi-level feature fusion
搜索结果 - 5
多层特征融合的尺度均衡
通过注入尺度均衡器来解决平行分支多级特征之间的尺度失衡问题，并在各种数据集和解码器选择中提高了平均交并比指数。
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5 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
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a year ago
增强的多级特征用于非常高分辨率遥感场景分类
本文介绍了一种利用增强型 VHR 注意力模块、压缩空间金字塔和全局平均池化等技术的深度学习方法，对于经常出现的类别干扰问题，本文方法能够提供更加稳健的分类性能，可以用于非常高分辨率遥感场景分类任务。实验证明，该方法在两个常用的 VHR 遥感
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a year ago
EDN: 极度下采样网络在显著目标检测中的应用
本文提出了极端下采样网络（EDN）和尺度相关的金字塔卷积（SCPC）两种技术用于显著性目标检测（SOD）的高层特征学习和多级特征融合，实现了实时速度下的最新最优性能。
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4 years ago
ECCV
基于分叉骨架策略的 RGB-D 显著目标检测
本研究提出了一种用于 RGB-D 显著目标检测的新型级联精炼网络架构，采用分叉骨干策略（BBS）将多层特征分为教师和学生特征，使用增强深度模块（DEM）从通道和空间视图中挖掘信息深度线索，并以互补方式融合 RGB 和深度模态。实验证明，该方
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4 years ago
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