网站首页 特征融合网络 第2页
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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...
2024-08-31 btikc 技术文章 13 ℃ 0 评论 -
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...
2024-08-31 btikc 技术文章 16 ℃ 0 评论 -
深度学习中的特征融合方式(add/concate)
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2024-08-31 btikc 技术文章 9 ℃ 0 评论 -
媒介融合时代采编工作新特点及工作措施
新媒体的诞生，使传统媒体的工作环境发生了重大变化，所以，新媒体与传统媒体融合已成必然的发展趋势。在媒介融合时代，采编人员面临新的挑战，因此，探索媒介融合时代新闻采编工作的新特点，提高编辑记者的采编工作能力，是很有必要的。一、媒介融合的特点(...
2024-08-31 btikc 技术文章 11 ℃ 0 评论 -
多尺度特征融合:为检测学习更好的语义信息(附论文下载)
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2024-08-31 btikc 技术文章 11 ℃ 0 评论 -
Attention结合特征融合炸场!升级版AFF全面开源，涨点猛猛猛
注意力特征融合AFF，一种在深度学习领域被广泛应用的先进技术，通过结合注意力机制和特征融合，可以显著提升模型的泛化能力和性能。拿其中关键的多尺度通道注意力模块MS-CAM来说，注意力特征融合利用MS-CAM兼顾globalfeature和...
2024-08-31 btikc 技术文章 19 ℃ 0 评论 -
AF-S3Net:稀疏语义分割网络的特征融合与自适应特征选择
摘要自动机器人系统和自动驾驶汽车依赖于对周围环境的准确感知，因为乘客和行人的安全是重中之重。语义分割是道路场景感知的重要组成部分之一，它提供了道路周边环境的语义信息。近年来，已有多种用于三维激光雷达语义分割的方法。虽然它们可以提高性能，但它...
2024-08-31 btikc 技术文章 15 ℃ 0 评论 -
特征融合是数据融合的一个重要方面
特征融合是数据融合的一个重要方面，特别是在机器学习和深度学习中，它指的是将从不同数据源或不同模态中提取的特征结合起来，以获得更全面、更丰富的表征。特征融合的方法多种多样，可以根据不同的应用场景和数据类型来选择。以下是几种常见的特征融合方法：...
2024-08-31 btikc 技术文章 17 ℃ 0 评论 -
TIP2021 _ 视频超分辨率中的多级特征融合网络
作者|SaltedFish编辑|CV君报道|我爱计算机视觉论文链接：...
2024-08-31 btikc 技术文章 14 ℃ 0 评论
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