每个尺度的特征共享编码器进行内尺度特征交互,然后连接输出的多尺度特征。- B → C:变体C基于B引入了跨尺度特征融合,并将连接的多尺度特征送入编码器进行特征交互。- C → D:变体D将内尺度交互和跨尺度融合的多尺度特征解耦。首先使用单尺度变换器编码器进行内尺度交互,然后使用类似PANet的结构进行跨尺度融合。- ...
深度学习 | 小目标分割或检测任务 | SSFF多尺度特征提取模块,适用于医学图像分割,小目标检测等所有CV任务通用的高频与低频特征多尺度融合模块。 02:00 深度学习 | 时间序列预测任务 | AAAI 2024顶会 | ScaleGraphBlock用于时间序列预测任务,也适用于NLP方向的即插即用模块 01:31 深度学习 | 通用特征增强卷积...
每个尺度的特征共享编码器进行内尺度特征交互,然后连接输出的多尺度特征。- B → C:变体C基于B引入了跨尺度特征融合,并将连接的多尺度特征送入编码器进行特征交互。- C → D:变体D将内尺度交互和跨尺度融合的多尺度特征解耦。首先使用单尺度变换器编码器进行内尺度交互,然后使用类似PANet的结构进行跨尺度融合。- ...
先来说说跨尺度特征融合模块的特征吧。 第一个特征是多尺度信息整合。这就好比我们看东西,既能看到远处的大山轮廓,又能看清近处花朵的纹理。它的来源呢,是为了让计算机能像我们的眼睛一样,同时处理不同大小和细节的信息。比如说,在自动驾驶中,这个特征就能帮助车辆既识别远处的路况,又能注意到近处的障碍物。它的作...
简介:YOLOv8改进 | 2023Neck篇 | 轻量级跨尺度特征融合模块CCFM(附yaml文件+添加教程) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是轻量级跨尺度特征融合模块CCFM(Cross-Scale Feature Fusion Module)其主要原理是:将不同尺度的特征通过融合操作整合起来,以增强模型对于尺度变化的适应性和对小尺度对象的检测能力。我将其...
一种基于跨尺度特征融合的光学遥感图像多类目标检测方法,其特征在于步骤如下: 步骤1、数据预处理:计算实验数据库中每张图片的RGB分量均值R ave ,G ave ,B ave 和标准差R var ,G var ,B var ,并将图片长宽调整为M×M; 步骤2、特征提取:将处理完的图片数据作为特征金字塔网络模型的输入,从特征提取网络的不...
本发明公开了一种基于跨尺度特征融合金字塔网络的遥感图像目标检测方法,包括主干网络和跨尺度融合模块,主干网络用于从遥感图像中提取多个尺度不同的特征层,将多个尺度不同的特征层通过跨尺度融合模块进行融合,得到一个跨尺度融合的特征层Base,接着构建U型金字塔网络模型提取遥感图像中不同层次的上下文信息,并生成多个尺度...
基于跨尺度特征融合金字塔网络的遥感图像目标检测方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于跨尺度特征融合金字塔网络的遥感图像目标检测方法说明:本发明公开了一种基于跨尺度特征融合金字塔网络的遥感图像目标检测方法,包括主干网络和跨尺度融合模...专利查询请上爱企查
5、因此我们目前迫切需要开展跨尺度多特征融合的地震波速度建模方法研究,重点突破地震波特征的提取与表达、基于注意力机制的中低频数据的有效成像等方面的理论方法和关键技术。研究成果在理论上将形成包括地震波特征提取、中低频数据速度建模、实验论证等完整的方法体系,推进深度学习在地质勘探的发展,在地震资料的采集、处理...
本发明提出的一种基于跨尺度特征融合的光学遥感图像多类目标检测方法,首先对训练数据进行初始化操作,把它们作为卷积神经网络的输入来提取图像特征,从不同卷积层的输出处得到多尺度特征图,在最顶层特征处添加挤压-激励模块对顶层特征的通道信息进行重新建模;然后对得到的特征图进行跨尺度特征融合操作,接着在这些多尺度特征...