multiscale features | BriefGPT

关键词multiscale features

搜索结果 - 9

信息熵回归 DMD（ERDMD）发现具有信息稀疏性和非均匀时间延迟的模型
通过熵回归，我们提出了一种确定最优多步动态模式分解 (DMD) 模型的方法，该方法是一种非线性信息流检测算法。我们称之为 ERDMD 的方法产生了高保真度的时间延迟 DMD 模型，允许非均匀的时间空间，并通过考虑熵回归得出最具信息性的时间间
PDF19 days ago
ESDMR-Net: 一种轻量级网络，具有 Expand-Squeeze 和双重多尺度残差连接用于医学图像分割
提出了一种适用于资源受限的计算硬件的全卷积网络 ESDMR-Net，它专注于提取多尺度特征，通过扩展和压缩操作实现对分割任务所需信息的学习，并在跳跃连接中集成了双多尺度残差块，以增强多分辨率或尺度之间的信息流动。该模型在七个数据集上进行实验
PDF7 months ago
ICCVFeatEnHancer：在低光视觉下增强物体检测和更多层次特征
我们提出了一种名为 FeatEnHancer 的模块，通过使用任务相关的损失函数来层次化地结合多尺度特征，改进低光视觉下的图像表示，从而显著提高了多个低光视觉任务的效果。
PDFa year ago
医学图像分割的多尺度渐进式文本提示网络
该研究提出了一种使用渐进式文本提示作为先验知识来指导医学图像分割任务的方法，通过使用先前训练好的先验提示编码器（PPE）生成多模式特征来实现，这使得我们可以在低数据注释成本的情况下，通过整合图像和文本信息得到高质量的分割结果。
PDFa year ago
基于自相似性特征的心脏杂音检测方法
本研究采用小波变换领域中的自相似性和复杂性特征，开发了用于检测心脏杂音的鉴别性多尺度特征，不仅显着提高了检测杂音的准确性，而且为心脏杂音的识别和管理提供了有价值的洞见。
PDFa year ago
ECCV一个简单的单尺度视觉 Transformer 用于物体定位和实例分割
本文提出了一种简单的视觉 Transformer 设计，作为目标定位和实例分割任务的强大基线，绕过传统设计思路，通过 UViT 架构实现更好的计算成本和多尺度全局上下文聚合的平衡。
PDF3 years ago
ICCV基于深度结构化尺度融合网络的人群计数
本文提出了一种基于 Deep Structured Scale Integration Network (DSSINet) 的人群计数新方法，通过结构化特征表征学习和分层结构损失函数优化处理人的尺度变化，并利用多尺度特征和条件随机场进行特征
PDF5 years ago
基于 DAG-CNN 的多尺度识别
使用 DAG-CNN 的多尺度卷积神经网络探索了多尺度特征提取，并在三个场景基准测试中展现了最新的最佳分类性能。
PDF9 years ago
DenseNet: 实现高效卷积神经网络描述符金字塔
本文介绍了一种基于卷积神经网络的对象分类器的 DenseNet 系统，它能够计算密集的多尺度特征，用于训练高效的对象检测器。
PDF10 years ago