multi-scale context | BriefGPT

关键词multi-scale context

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通过探索归纳偏见推动图像识别及更广泛领域的视觉 Transformer 进化 (ViTAEv2)
本文提出了一种利用先验卷积 IB（intrinsic bias）的 Vision transformer 架构（ViTAE）来解决长程依赖建模中存在的局限性，并在 ImageNet 及其他数据集上进行了实验证明其在图像分类任务上的优越性。
PDF2 years ago
AAAIUCTransNet：基于通道级别的 Transformer 重构 U-Net 跳跃连接
提出了一种名为 UCTransNet 的新语义分割框架，该框架采用注意机制和跨通道特征融合，能够替代传统 U-Net 中的跳跃连接，以实现对复杂医学图像的准确分割。实验结果表明，UCTransNet 在不同数据集和传统架构中具有更精确的分割
PDF3 years ago
OCNet: 场景解析中的对象上下文网络
本文提出一种新的上下文聚合方案 —— 物体上下文来提高物体信息的影响力，通过二元关系矩阵和稠密关系矩阵来代替对象上下文，结合多尺度上下文方案，实验结果表明该方法在语义分割任务中有着竞争性的表现。
PDF6 years ago
重新思考空洞卷积在语义图像分割中的应用
本文旨在设计 DeepLabv3 系统进行语义图像分割，并通过引入多尺度上下文与全局信息，使用多种空洞卷积组合实现对多尺度物体的分割，最终在 PASCAL VOC 2012 语义图像分割基准测试中取得了令人满意的表现。
PDF7 years ago
街景语义分割的全分辨率残差网络
提出了一种 ResNet-like 的网络结构，结合多尺度上下文信息和像素级精确度，使得在不需要额外处理步骤和预训练的情况下，可以在 Cityscapes 数据集上实现 71.8％的交并比得分，以提高自动驾驶系统中的图像分割效果。
PDF8 years ago