multi-scale fusion | BriefGPT

关键词multi-scale fusion

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一种基于递归融合扩张卷积和信道注意力的高效语音分离网络
本文介绍了一种高效的语音分离神经网络，采用了扩张卷积、多尺度融合和通道注意力等多种方法，可以克服卷积网络的有限感受野和变换器网络的高计算成本问题，实现局部和全局特征的学习，并通过通道的注意力权重学习关键的特征来提高网络的表达能力和鲁棒性，实
PDFa year ago
GMSRF-Net：面向息肉分割的全局多尺度残差融合网络的改进泛化能力
本文提出了一种应用全局多尺度残差融合网络（GMSRF-Net）进行息肉分割的方法，通过交叉多尺度的注意力和多尺度特征选择模块，增强了网络的泛化能力，在两个不同的息肉分割数据集上，该方法相较之前最优的方法提高了 8.34％和 10.31％的
PDF3 years ago
图像融合变换器
本研究提出一种新的基于 Transformer 的图像融合方法，采用多尺度融合策略同时关注局部和全局信息，使用卷积神经网络与 Transformer 分支捕捉局部和长程特征，经对比实验表明，该方法优于当下多种融合算法。
PDF3 years ago
CVPRPatch-NetVLAD: 局部 - 全局特征的多尺度融合在地点识别中的应用
本文介绍了一种名为 Patch-NetVLAD 的方法，它提供了一种将局部和全局描述符方法的优点相结合的新方法，通过从 NetVLAD 剩余变量中导出局部级别的特征，我们的方法使深度学习的局部特征定义在特征空间网格上，能够聚合和匹配这些特征
PDF3 years ago
CVPRL^2UWE: 一种利用局部对比度和多尺度融合来有效增强低光环境下水下图像的框架
本文提出了一种单图像低光度水下图像增强方法，L^2UWE，该方法是基于局部对比信息推导出的大气光照模型，在强调高亮度、显著度和局部对比区域的情况下，通过多尺度融合过程生成两个增强图像，一个突显更细节的细节，另一个侧重于去除黑暗。通过七种评价
PDF4 years ago
CASIA-SURF：用于面部防欺骗的大规模多模态基准
本文介绍了 CASIA-SURF 数据集，该数据集是当前公开的最大规模的面部反欺诈数据集，并提出了一个新的基准测试方法 - 多模态多尺度融合，并在该数据集上进行了广泛的实验以证明其重要性和概括能力。
PDF5 years ago
带有注意力机制的双通道多尺度融合网络用于人群计数
本文提出了一种名为 SFANet 的新型双路径多尺度融合网络架构，其中包括一种注意力机制，可以在高度拥挤的人群场景中执行精确的计数估计以及提供高分辨率密度地图。该网络包括 VGG 骨干卷积神经网络和双路径多尺度融合网络，可生成高质量的高分辨
PDF5 years ago