深度学习 | 小目标分割或检测任务 | SSFF多尺度特征提取模块,适用于医学图像分割,小目标检测等所有CV任务通用的高频与低频特征多尺度融合模块。 02:00 深度学习 | 时间序列预测任务 | AAAI 2024顶会 | ScaleGraphBlock用于时间序列预测任务,也适用于NLP方向的即插即用模块 01:31 深度学习 | 通用特征增强卷积...
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SSFF沈氏·Eternity 1月25日 17:44 来自iPhone客户端 @沈肯尼_London LOC:横琴 所思:过去的人们只在地面上行走。而今,当新的立面从高处发生时,建筑不再只围绕物理空间展开设计,也有心之所向的审美观念作为启发。我们打开的不再是一扇窗,我们打开的也是自身和城市的心理关系。#瞬间##微博手机影像年# ...
在YOLO分割框架的基础上,作者采用了尺度序列特征融合(SSFF)模块来增强网络的多尺度信息提取能力,并采用三特征编码器(TPE)模块将不同尺度的特征图进行融合,以增加详细信息。作者进一步引入了一种通道和位置注意力机制,以将SSFF和TPE模块集成起来,专注于具有信息量大、位置相关的较小目标,以提高检测和分割性能。 在两...
商标名称 ssff 国际分类 第30类-方便食品 商标状态 商标注册申请 申请/注册号 631223 申请日期 1992-02-28 申请人名称(中文) 上海申丰食品有限公司 申请人名称(英文) - 申请人地址(中文) 上海市闵行开发区北斗路88号 申请人地址(英文) - 初审公告期号 - 初审公告日期 1992-11-30 注册公告期号 - 注册公告...
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