FFM(Feature Fusion Module) 特征融合模块 像FPN, FCN等都属于特征融合 在深度学习的很多工作中(例如目标检测、图像分割),融合不同尺度的特征是提高性能的一个重要手段。低层特征分辨率更高,包含更多位置、细节信息,但是由于经过的卷积更少,其语义性更低,噪声更多。高层特征具有更强的语义信息,但是分辨率很低,对细节...
科普书FFM(FeatureFusionModule)特征融合模块 鸭妈妈简笔画像FPN,FCN等都属于特征融合 酸性溶液在深度学习的很多⼯作中(例如⽬标检测、图像分割),融合不同尺度的特征是提⾼性能的⼀个重要⼿段。低层特征分辨率更⾼,包含更多位置、细节信息,但是由于经过的卷积更少,其语义性更低,噪声更多。⾼层特征具有更...
2. Feature Fusion Module简单来说本文工作一张图就够了。先concatenate融合各层特征到一个较大的尺度,然后在得到的特征图上构造特征金字塔。这么看来其实很像将TDM的最底层多加了几部降采样得到特征金字塔而已。 思考1:这篇文章的有趣之处在于,初步有一个base feature的概念。像M2Det一样通过将多尺度信息暴力融合...
Fusion Module Fusion Module 将Net1 和Net2 的到的特征张量进行拼接,然后通过Depthwise conv 得到一个通道数为M的特征张量,经过 Pointwise conv 后生成一个通道数为N的特征张量,即为融合后的特征。 子网络和融合网络同时训练,将子网络最后一层得到的特征,通过一个Fusion Module进行特征融合,得到融合分类器的概率分布。
本文提出Multi-Level Feature Pyramid Network来搭建高效检测不同尺度目标的特征金字塔。MLFPN由FFM、TUMs以及SFAM三部分组成。其中FFMv1(Feature Fusion Module)用于混合由backbone提取的多层级特征作为基础特征;TUMs(Thinned U-shape Modules)以及FFMv2s通过基础特征提取出多层级多尺度的特征;SFAM(Scale-wise Feature Aggr...
Dense Feature Fusion Module(DFF) 超分辨率中的反投影技术是一种通过最小化估计的高分辨率结果和多个观测的低分辨率输入之间的重建误差来生成高分辨率内容的有效方法。 为了增强非相邻层级特征之间的连接,本文提出了DFF模块。DFF模块在解码器第n级的网络架构如图。解码器模块中的密集特征融合使用反投影技术来利用来自前面...
3.3 Feature fusion module To make features can more represent the relationship between objects, we propose to add a feature fusion module after the encoder. The main idea is to increase the integration of information between features, including: Global Information Integration. The scene and backgro...
Therefore, this paper proposed a weight-based feature fusion module. Besides, a pyramids aggregation block is also designed to transform the pyramids into final pyramid. Proposed method The SSD benchmark model In the baseline SSD, a feature pyramid is provided to detect multi-scale objects. To ...
对空间融合模块(Spatial Fusion Module,SFM)进行的分析,包括两个方面的实验:对协同注意力结构的剔除研究和对提出的细粒度身体部位融合(Fine-grained Body Parts Fusion,FBPF)策略的剔除实验。 1. **协同注意力结构的剔除研究:** - 在实验中,作者通过剔除不同的交叉注意力块来进行消融研究,比较了仅使用单一模态的...
paddle.nn.LSTM(...), ... ) # 定义特征融合层 fusion_layer = paddle.nn.Sequential...