In this paper, we start from these two aspects, and we propose a self-attention feature fusion network for semantic segmentation (SA-FFNet) to improve semantic segmentation performance. Specifically, we introduced the vertical and horizontal compression attention module (VH-CAM) and the unequal ...
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...
我们提出了一种新颖的self-attention机制,在以下两点不同于以前的工作: (1)多维度的,也就是说attention是基于每个特征的(feature); (2)有方向的,使用“位置掩码(Positional Masks)”来提供元素间的非对称attention,用于捕捉位置信息。 我们计算feature级别的Attention,因为在神经网络中,NLP中的每个token都以特征向量(...
Scale-invariant尺度不变性: CNN能通过分层结构提取多尺度特征(multi-scale features),因此尺度不变性能通过空洞卷积和层间或层内的特征融合 (intra- or inter-layer feature fusion)体现出来。 网络结构: 1、ViTAE采用分治的思想,分别建模局部关系和长距离依赖关系,再将其融合起来。 2、两个模块:Reduction Cell (RC...
[7]提出了一种基于Twin-Fusion-Feature CenterNet(TFF-CenterNet)的白细胞检测方法,以减轻白细胞染色程度变化带来的问题。这种方法通过优化特征融合金字塔,解决了染色程度差异问题。 尽管单阶段目标检测模型的速度可能较低,但检测精度仍然落后于两阶段目标检测模型。[8]使用Faster R-CNN进行目标检测,并实验性地证明了...
Multi-scale Quaternion CNN and BiGRU with Cross Self-attention Feature Fusion for Fault Diagnosis of Bearing - mubai011/MQCCAF
4.4.1 Comparison of different multi-level feature fusion strategies 由于白细胞之间的尺寸差距,作者设计HS-FPN模块选择性地将高级语义信息与低级特征融合,以实现更准确的白细胞定位和分类。 为了证明HS-FPN模块在融合多尺度特征方面的有效性,将其与其他多尺度特征融合方法进行了比较,例如FPN, BiFPN, PaFPN, 和 F...
(3) A self-attention architecture is proposed for feature fusion of the local information and global context correlation in time series task. (4) The proposed model is effective in multivariate chaotic time series prediction tasks, and demonstrates excellent performance in simulated and real-world da...
Scale-invariant尺度不变性:CNN能通过分层结构提取多尺度特征(multi-scale features),因此尺度不变性能通过空洞卷积和层间或层内的特征融合 (intra- or inter-layer feature fusion)体现出来。 网络结构: 1、ViTAE采用分治的思想,分别建模局部关系和长距离依赖关系,再将其融合起来。
Multi-scale feature fusion: Self-attention: 3. Methodology 在本节中,我们首先粗略地展示网络结构,并描述它们如何完成分类和分割任务。然后,我们介绍了如何使用self-attention mechanism构建CSA模块。最后,我们详细描述了如何构建多尺度融合(MF)模块。 3.1. Overview 给定一个包含N个点的点云集合。每个点有3个坐标和...