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...
将两个部分特征图通过concate方式叠加,然后使用类似SE模块的方式计算加权特征,起到特征选择和结合的作用。(这种特征融合方式值得学习) class FeatureFusionModule(torch.nn.Module): def __init__(self, num_classes, in_channels): super().__init__() self.in_channels = in_channels self.convblock = Conv...
将两个部分特征图通过concate方式叠加,然后使用类似SE模块的方式计算加权特征,起到特征选择和结合的作用。(这种特征融合方式值得学习) 代码语言:javascript 复制 classFeatureFusionModule(torch.nn.Module):def__init__(self,num_classes,in_channels):super().__init__()self.in_channels=in_channels self.convbl...
空间路径用于保留语义信息生成较高分辨率的feature map(减少下采样的次数) 上下文路径使用了快速下采样的策略,用于获取充足的感受野。 提出了一个FFM模块,结合了注意力机制进行特征融合。 本文主要关注的是速度和精度的权衡,对于分辨率为2048×1024的输入,BiSeNet能够在NVIDIA Titan XP显卡上达到105FPS的速度,做到了实时语...
将两个部分特征图通过concate方式叠加,然后使用类似SE模块的方式计算加权特征,起到特征选择和结合的作用。(这种特征融合方式值得学习) classFeatureFusionModule(torch.nn.Module):def__init__(self, num_classes, in_channels):super().__init__()
将两个部分特征图通过concate方式叠加,然后使用类似SE模块的方式计算加权特征,起到特征选择和结合的作用。(这种特征融合方式值得学习) classFeatureFusionModule(torch.nn.Module):def__init__(self, num_classes, in_channels):super().__init__()self.in_channels = in_channelsself.convblock = ConvBlock(in...
将两个部分特征图通过concate方式叠加,然后使用类似SE模块的方式计算加权特征,起到特征选择和结合的作用。(这种特征融合方式值得学习) classFeatureFusionModule(torch.nn.Module):def__init__(self,num_classes,in_channels):super().__init__()self.in_channels=in_channels ...
将两个部分特征图通过concate方式叠加,然后使用类似SE模块的方式计算加权特征,起到特征选择和结合的作用。(这种特征融合方式值得学习) class FeatureFusionModule(torch.nn.Module): def __init__(self, num_classes, in_channels): super().__init__() self.in_channels = in_channels self.convblock = ...
特征融合 & FFM(Feature Fusion Module) 特征融合模块 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 3.1K10 CTR预估算法之FM, FFM, DeepFM及实践 ...