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面向害虫图像识别的 ROI 感知多尺度交叉注意力视觉变换器
在这篇论文中，我们提出了一种新颖的 ROI 视觉转换方法（ROI-ViT），通过多尺度交叉注意力融合生成和更新感兴趣区域（ROIs），从而解决了识别有害生物时的复杂背景和尺度问题，实验结果表明该方法相比其他先进模型表现更好，特别是在具有复杂
PDF6 months ago
从视觉基础模型起步的稀疏 Transformer
用于视觉理解的 SparseFormer 通过调整 RoIs 利用较少的视觉标记提供了一种替代方案，从而大大减少了计算成本并同时实现了有希望的性能。我们提出了一种简单高效的方法，通过从基于 ViT 的视觉基础模型中启动 SparseForm
PDF7 months ago
任务专用语言模型集成的脑编码
通过将 10 种常用语言模型进行集成，我们的研究在所有感兴趣区域上比当前基准结果提高了平均 10% 的性能。
PDF8 months ago
OCT 拍摄的不同视网膜区域用于中度 AMD 分类的比较
通过对一定区域感兴趣的视网膜 (OCT) 数据进行部分输入，即限制输入 B 扫描到特定的 ROI，研究是否有可能区分中间年龄相关性黄斑变性 (AMD) 和健康对照组。通过训练使用 VGG16 架构和在 ImageNet 上预训练的卷积神经网
PDFa year ago
CVPRRoI Tanh-Warping 人脸解析
研究提出了一种基于 RoI Tanh-warping operator 的新型混合卷积神经网络用于面部解析，解决了传统基于裁剪和缩放的 RoI 方法无法处理头发等不可预测区域的问题，同时通过全局和局部方法融合来处理内外部面部组件，并通过重新
PDF5 years ago
ECCV目标核网络：具有注意正则化的更快卷积
提出了一种名为 “Attentive Regularization（AR）” 的方法，通过区域关注机制来约束卷积神经网络（CNNs）中卷积核的激活图，并在不需要额外监督的情况下通过可微分的注意力机制来优化 ROI。结果表明，修改后的网络（即
PDF6 years ago
迭代深度卷积编码器 - 解码器网络的医学图像分割
本文提出了一种新的基于迭代深度学习框架的医学图像分割方法，使用迭代学习方法和编码器 - 解码器网络，结合卷积编码器和迭代学习，可以精确定位具有复杂形状或详细纹理的 ROI，实验结果表明该方法可以对各种医学图像进行良好的分割。
PDF7 years ago