Cross-attention fusion and edge-guided fully supervised contrastive learning network for rail surface defect detection: Cross-attention fusion and edge-guided fully supervised contrastive learning network for rail surface defect detectionRail surface defect detection...
2.ICAFusion: Iterative Cross-Attention Guided Feature Fusion for Multispectral Object Detection 方法: 作者提出了一种新颖的双交叉注意力特征融合方法,用于多光谱目标检测,同时聚合了RGB和热红外图像的互补信息。 该方法包括三个阶段:单模态特征提取、双模态特征融合和检测。在单模态特征提取阶段,分别对RGB和热红外...
Dynamic Fusion通过引入动态调整机制,能够根据不同模态数据的特性,动态地调整融合权重和策略,从而提高融合的准确性和鲁棒性。 3. 描述dyfusion框架如何结合cross-attention和dynamic fusion进行3D目标检测 DyFusion框架通过结合Cross-Attention和Dynamic Fusion机制,实现了对激光雷达和相机数据的有效融合,进而提高了3D目标检测...
交叉注意力融合机制具有全局学习能力和良好的并行性,可以在抑制无用噪声的同时,进一步突出融合表示中的关键信息。 交叉注意力融合机制定义如下: 我这里其实不太理解,公式5应该是一个自注意力机制的公式,QKV都是Y。而Y中又包含手动指定的参数γ,那注意力机制的意义何在?如果有理解的小伙伴欢迎在评论区留言。 这里公...
Cross-Attention Fusion:利用 CLS 来交互信息。 Cross-Attention Fusion 将CLS 当成是一个分支的抽象信息,那么只需要交换两个分支的 CLS,然后送入 Transformer 中,两个分支的信息就可以进行交互了,这样有助于在另一个分支中引入不同尺度的信息image-20230614214151778上...
In the first stage, this paper innovatively proposes a dynamic cross-fusion attention mechanism (DCFA) . This module facilitates the model to exchange information between different patches of the time series, thereby capturing the complex interactions between variables across time. In the second stage...
Cross-attention fusion:来自一个分支的 class token 和来自另一个分支的 class token 融合。 经过实验,作者选择 cross-attention 作为融合的方式,该模块细节如下图所示(以大分支为例)。具体过程也比较容易理解 ,这里不再多说。 实验部分,作者分析的非常详细。说几个有趣的地方:左右两个网络,很自然的就会想到,到...
waveform representation for feature extraction, and the multi-head self-attention is adopted to weigh the influence of various components for feature fusion... W Huang,T Qi,Y Guan,... - arXiv e-prints 被引量: 0发表: 2022年 Research on recommendation algorithm of Graph attention Network based...
Cross-Attention Fusion:利用 CLS 来交互信息。 Cross-Attention Fusion 将CLS 当成是一个分支的抽象信息,那么只需要交换两个分支的 CLS,然后送入 Transformer 中,两个分支的信息就可以进行交互了,这样有助于在另一个分支中引入不同尺度的信息 上图为实例,就是使用一个 Transformer block 来生成新的 CLS。例子是...
文献阅读:ICAFusion: Iterative cross-attention guided feature fusion for multispectral object detection Brickman 我叫继林 来自专栏 · 文献阅读 4 人赞同了该文章 目录 收起 1.研究目的 2.模型结构(创新点) 3.实验分析 时间: 2024年 期刊名称: Pattern Recognition 论文地址: doi.org/10.1016/j.patco 中...