以下是multi-scale feature fusion的计算公式: F =Σ(Wi * Gi) 其中,F表示融合后的特征向量,Wi表示第i个尺度上特征向量的权重系数,Gi表示第i个尺度上提取的特征向量。权重系数可以根据具体情况进行调整,通常采用softmax函数进行归一化处理,以保证各尺度特征向量的权重之和为1。 在计算过程中,首先从不同尺度的...
Multiscale feature fusion approach: (a) the gray lines represent the fusion of the P2 feature layer with the detection layer separately, (b) the blue lines represent the fusion of the P2 feature layer with the detection layer successively. Full size image CRA block Residual blocks are a commo...
factorized attention和 efficient attention 的区别在于,efficient attention 计算 Q 和 K 的 softmax,而factorized attention 只计算 K 的 softmax: 其中ρq 和ρk 是归一化函数,可以分为缩放函数和softmax 函数 3) Intra-stage Feature Fusion (IFF): 给定 n 个输入特征映射,IFF 首先将它们沿通道维度连接起来...
论文阅读《Self-Attention Guidance and Multiscale Feature Fusion-Based UAV Image Object Detection》 摘要 无人机(UAV)图像的目标检测是近年来研究的热点。现有的目标检测方法在一般场景上取得了很好的结果,但无人机图像存在固有的挑战。无人机图像的检测精度受到复杂背景、显著尺度差异和密集排列的小物体的限制。为...
为了解决上述问题,我们设计了一种多尺度扩张残差块(MDRB)fMDRB multi-scale dilated residual block (MDRB),它不仅可以有效地扩大感受野 receptive field 以感知帧之间的大像素运动, 还可以 在扩张卷积的帮助下可以很好地保留对象边界细节 捕获多尺度上下文信息。
In addition, we introduce an innovative multi-scale fusion block by constructing hierarchical residual-like connections within one single residual block, which is great importance for effectively linking the local blood vessel fragments together. Furthermore, we construct a new dataset containing 40 thin...
In this paper, a multi-scale feature fusion module is introduced into the graph convolutional network model, and the high-resolution low-level feature information in the feature map is fused with the semantic information of the high-level feature, which greatly improves the model's recognition ...
S-Branch:patch 更小,拥有更少的 Encoder block 以及更少的 embedding dimension 这样设计应该是想要平衡性能以及计算开销 两个分支将会混合 L 次,并且最后两个输出都会用于预测。并且两个分支都使用了自学习的位置嵌入 Multi-Scale Feature Fusion 为了让两个分支的数据可以进行融合交互,提出了多种方案 ...
Multi-Scale Feature Fusion 为了让两个分支的数据可以进行融合交互,提出了多种方案 All-Attention: 直接两个分支拿过来一起计算注意力【计算开销大】 Class Token Fusion:只是用 Class Token 进行混合(直接使用加法) Pairwise Fusion:基于 patch 所属的空间位置进行混合——这里会先进行插值来对其空间大小,然后再进行...
Multi-Scale Boosted Dehazing Network with Dense Feature Fusion笔记和代码 本篇论文的主要创新点是SOS增强策略和密集特征融合,创新点均是从其他领域进行挖掘。 摘要 提出了一种基于U-Net结构的具有密集特征融合的多尺度增强去雾网络。 该方法基于增强反馈和误差反馈两种原理进行了设计,并证明了该方法适用于脱雾问题。