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  融合颜色与纹理特征的粒子滤波目标跟踪

  杨阳，陈淑荣（上海海事大学信息工程学院，上海201306）摘要：针对采用单一颜色特征的粒子滤波目标跟踪算法在背景相似、光照变化复杂的场景下会导致跟踪失败的问题，提出一种基于LBP纹理和颜色特征融合的粒子滤波跟踪目标算法。综合加权颜...

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  自适应特征融合用于Single-Shot目标检测(附源代码下载)

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  面向遥感图像的多阶段特征融合目标检测方法

  源自：电子学报...

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  基于深浅特征融合的人脸识别

  人脸识别是模式识别和机器学习领域研究热点之一，实际图像中存在的遮挡、光照、姿势、年龄等变化是人脸识别在实际应用中遇到的主要挑战。传统算法是从图像中进行特征选择和提取，降低复杂度，提高效率。特征选择和特征提取都被视为子空间学习算法，因这些算法...

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  A+B还能卷!多尺度特征融合+注意力机制，新SOTA准确率高达99%

  在处理复杂实际问题时，我们可以...

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  微美全息(NASDAQ:WIMI)探索全局-局部特征自适应融合网络框架在图像场景分类中的创新运用

  随着计算机视觉技术的不断发展以及数字图像规模的爆炸式增长，图像场景分类已成为许多领域的关键任务，已经得到了广泛的研究和应用。图像场景分类旨在识别和理解图像中的场景类型，在实际应用中，图像场景分类仍然面临着许多挑战，如复杂的场景等。然而，现有...

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  工业检测:基于密集尺度特征融合&像素级不平衡学习框架(论文下载)

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  涨点神器!即插即用的新注意力特征融合模块!

  大家好，小羊今天给大家...

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  涨点神器:即插即用特征融合模块!超低参数，性能依旧SOTA

  在写论文时，一些通用性模块可以在不同的网络结构中重复使用，这...

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  微美全息运用多尺度特征融合方法提高点云语义分割准确性

  点云是一种由大量离散的三维点组成的数据表示形式，广泛应用于计算机视觉和机器人领域。点云语义分割是指将点云中的每个点分配到预定义的语义类别中，以实现对点云数据的语义理解和分析。然而，由于点云数据的高维性和复杂性，点云语义分割任务面临着许多挑战...

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