简介:RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| 2024 SCI TOP FCAttention 即插即用注意力模块,增强局部和全局特征信息交互 一、本文介绍 本文记录的是基于FCAttention模块的RT-DETR目标检测改进方法研究。FCAttention是图像去雾领域新提出的模块能够==有效整合全局和局部信息、合理分配权重的通道注意力机制,使
1.一种基于局部和全局特征增强模块的图像语义分割方法,其特征在于,包括以下步骤:1)、获取数据集,选取并制作语义分割任务所需的训练集图像和验证集图像,以及相应的标签图片;2)、对训练集图像进行数据增强,分别对训练集图像和验证集图像中的样本图像进行标准化,对应的标签图像进行编码;3)、将步骤2)处理后的数据输入基...
深度学习 | 通用特征增强卷积模块 | WFEConv小波特征增强卷积模块,故事好可冲一区,冲二,三保四区,所有CV2维任务通用的即插即用卷积模块 3018 0 02:25 App 深度学习 | 图像去噪任务 | CAFM 卷积和注意力特征融合即插即用模块,CAFM适用于所有CV2d任务 5479 0 02:08 App 深度学习 | 通用特征融合模块 | ...
我们提出了CONTAINER(CONText AggregatIon NEtwoRk),这是一个多头上下文聚合的通用构建模块,能够像Transformers一样利用长程交互,同时仍然利用局部卷积操作的归纳偏差,从而实现更快的收敛速度,这通常在CNNs中可见。我们的CONTAINER架构在ImageNet上使用22M参数实现了82.7%的Top-1准确率,相比DeiT-Small提高了2.8个百分点,并且...
揭密Mamba:融合创新方案 | Mamba IR 是一种基于 Mamba 模型的图像恢复方法,它通过引入通道注意力和局部增强的即插即用 Mamba 模块,解决了现有恢复网络在全局感知范围和计算效率之间的平衡问题。这种方法的创新点在于它将 Transformer 应用于图像恢复任务,提出了一种高效的状态空间模型,并通过局部增强和通道注意力来改善...
山东浪潮超高清视频产业申请基于时空混合注意力模块的行为识别方法专利，增强了模型对局部空间结构和时间动态变化的感知能力 金融界2025年3月19日消息，国家知识产权局信息显示，山东浪潮超高清视频产业有限公司申请一项名为“种基于时空混合注意力模块的行为识别方法”的专利，公开号CN 119625827 A，申请日期为2024年11月...
AI瞳孔革命:从微距细节到无限场景 | 当AI视频生成开始突破人类视觉的「恐怖谷」临界点,我们正在见证数字内容生产范式的根本性转变。这位开发者展示的瞳孔细节处理技术,本质上是在挑战计算机图形学领域最困难的课题——生物特征的动态拟真。 从技术路径分析,其工作流暗含三个关键突破:1)基于GAN的局部特征增强算法,使得微...
我们提出了CONTAINER(CONText AggregatIon NEtwoRk),这是一个多头上下文聚合的通用构建模块,能够像Transformers一样利用长程交互,同时仍然利用局部卷积操作的归纳偏差,从而实现更快的收敛速度,这通常在CNNs中可见。我们的CONTAINER架构在ImageNet上使用22M参数实现了82.7%的Top-1准确率,相比DeiT-Small提高了2.8个百分点,并且...
具体涉及一种基于时空混合注意力模块的行为识别方法,S1、划分关节点分区:将各关节点划分区域,在子区域上分别进行特征增强,得到对应的特征权重;S2、设计时空混合注意力模块:S3、时空流融合:时空流的注意力分数相结合,得到时空注意力分数statt,将得到的时空注意力分数statt赋予输入特征图,实现了时间域、空间域特征的增强...
【科学家开发轻量化视觉模型MobileMamba】浙江大学、腾讯优图与华中科技大学的联合团队推出轻量化视觉模型MobileMamba。该模型通过创新的架构设计,在性能和效率间实现了显著平衡。MobileMamba的核心在于高效多感受特征交互模块,该模块融合长距离小波变换,增强局部与全局特征的提取能力。研究人员还在网络设计上采用三阶段结构,...