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一种用于遥感图像变化检测的双重注意力生成对抗网络
本文提出了一种双重关注生成对抗网络，用于实现高分辨率遥感图像变化检测任务，通过生成对抗策略优化检测模型的权重，增强预测的空间连续性，并通过多层特征提取器、多尺度自适应融合模块和上下文细化模块来有效融合多层次特征，提升对多尺度对象的识别能力。
PDF9 months ago
视频显著性检测的时空特征金字塔
本研究提出了一种基于多级特征的三维卷积编码器 - 解码器构架，有效地提高了视频显著性模型的精度和实时性，压倒性地超越了现有的同类方法。
PDF3 years ago
RGBT 显著性目标检测：一个大规模数据集和基准
该文提出了一个名为 VT5000 的新 RGBT 图像数据集，包括 5000 个具有地面实况标注的空间对齐的 RGBT 图像对。该文介绍了一种基于多级特征和注意机制的强大基线方法，用于准确的 RGBT 显著目标检测，并在 VT5000 数
PDF4 years ago
ECCV通过分离特征聚合实现细节保留点云补全
本文提出了两种特征聚合策略 (global&local feature aggregation，GLFA 和 residual feature aggregation，RFA) 来表示缺失的部分和已知的部分，并设计了精细化组件以防止生成的点
PDF4 years ago
CVPR级联部分解码器用于快速准确的显著物体检测
本研究提出了一种基于 CPD 框架的新型显著性物体检测方法，通过构建部分解码器，丢弃低分辨率因素以促进加速，在深层次集成特征的基础上，利用生成的显著图来精调骨干网络的特征，从而显著提高显著性目标检测的准确性和速度。
PDF5 years ago
AAAI基于门控全连接网络的语义分割方法 GFF
本文提出一种名为 Gated Fully Fusion（GFF）的新架构，使用门控方式全连接地选择性地融合来自多个层级的特征，以改善深度卷积神经网络高层特征对小 / 细对象精细信息的损失，并在多个数据集上取得了业界最优的结果。
PDF5 years ago
语义边缘检测的动态特征融合
本文提出了一种新颖的动态特征融合策略，通过权重学习器对不同输入图像和位置适应地推断各级特征的融合权重，以更好地考虑由 Feature Map 的不同位置和输入图像产生的贡献，从而实现更准确、更清晰的边缘预测，实验证明该方法在语义边缘检测方面
PDF5 years ago
ICML使用样本级深度卷积神经网络进行多层和多尺度特征聚合的音乐分类
本论文提出了一种将预训练特征提取器聚合多级和多尺度特征的音乐分类方法，特征提取器通过使用原始波形进行样本级深度卷积神经网络训练，表现出了在多个音乐分类数据集上的最新成果。
PDF7 years ago
使用预训练卷积神经网络进行多层级和多尺度特征聚合以达到音乐自动标记
本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）架构的音乐自动标记技术，该技术融合了多层级和多尺度特征，通过三个步骤的训练方式在音乐自动标记中表现出高效性并在 MagnaTagATune 数据集和 Million Song 数据集上超越了之前的 s
PDF7 years ago