3.4.2 即插即用的多尺度融合模块EVC 如图2所示,CFP主要由以下部分组成:输入图像、用于提取视觉特征金字塔的CNN主干、提出的显式视觉中心(EVC)、提出的全局集中规则(GCR)以及用于目标检测的去解耦head网络(由分类损失、回归损失和分割损失组成)。在图2中,EVC和GCR在提取的特征金字塔上实现。 提出的EVC主要由两个并行...
如图2所示,CFP主要由以下部分组成:输入图像、用于提取视觉特征金字塔的CNN主干、提出的显式视觉中心(EVC)、提出的全局集中规则(GCR)以及用于目标检测的去解耦head网络(由分类损失、回归损失和分割损失组成)。在图2中,EVC和GCR在提取的特征金字塔上实现。 具体来说,首先将输入图像送入主干网络(即修改后的CSP v5),以...
与现有的特征金字塔相比,提出的CFP不仅可以捕获全局的长距离依赖关系,还可以实现全面和差异化的特征表示。 如图2所示,CFP主要由以下部分组成:输入图像、用于提取视觉特征金字塔的CNN主干、提出的显式视觉中心(EVC)、提出的全局集中规则(GCR)以及用于目标检测的去解耦head网络(由分类损失、回归损失和分割损失组成)。在图2...
与现有的特征金字塔相比,提出的CFP不仅可以捕获全局的长距离依赖关系,还可以实现全面和差异化的特征表示。 如图2所示,CFP主要由以下部分组成:输入图像、用于提取视觉特征金字塔的CNN主干、提出的显式视觉中心(EVC)、提出的全局集中规则(GCR)以及用于目标检测的去解耦head网络(由分类损失、回归损失和分割损失组成)。在图2...
在本工作中,我们提出了一种用于目标检测的集中式特征金字塔(CFP)网络,该网络基于全局显式集中式调控方案。具体来说,基于从CNN主干网络提取的视觉特征金字塔,我们首先提出了一种显式视觉中心方案,其中使用轻量级多层感知器(MLP)架构来捕获长距离依赖,并使用并行可学习的视觉中心机制来聚合输入图像的局部关键区域。考虑到...
如图2所示,CFP主要由以下部分组成:输入图像、用于提取视觉特征金字塔的CNN主干、提出的显式视觉中心(EVC)、提出的全局集中规则(GCR)以及用于目标检测的去解耦head网络(由分类损失、回归损失和分割损失组成)。在图2中,EVC和GCR在提取的特征金字塔上实现。
如图2所示,CFP主要由以下部分组成:输入图像、用于提取视觉特征金字塔的CNN主干、提出的显式视觉中心(EVC)、提出的全局集中规则(GCR)以及用于目标检测的去解耦head网络(由分类损失、回归损失和分割损失组成)。在图2中,EVC和GCR在提取的特征金字塔上实现。
代码:https://github.com/QY1994-0919/CFPNet 在计算机视觉领域,特别是在目标检测任务中,我们的目标是让计算机能够从图片中识别和定位出各种对象,比如人、车辆、动物等。 这个任务听起来简单,但实际上非常复杂,因为图片中的对象大小不一,有的远有的近,还可能部分被遮挡,光照条件也各不相同。
如图2所示,CFP主要由以下部分组成:输入图像、用于提取视觉特征金字塔的CNN主干、提出的显式视觉中心(EVC)、提出的全局集中规则(GCR)以及用于目标检测的去解耦head网络(由分类损失、回归损失和分割损失组成)。在图2中,EVC和GCR在提取的特征金字塔上实现。
如图2所示,CFP主要由以下部分组成:输入图像、用于提取视觉特征金字塔的CNN主干、提出的显式视觉中心(EVC)、提出的全局集中规则(GCR)以及用于目标检测的去解耦head网络(由分类损失、回归损失和分割损失组成)。在图2中,EVC和GCR在提取的特征金字塔上实现。