论文也做了更详细的组合效果对比和消融实验(图4),实验结果表明:RNN/ATTENTION 相对于 CNN 更适合提供全局信息;DRNN 要比 CNN 更适合做局部特征抽取器;对于交互模式而言,A模式表现要略好于S模式。 图4 框架模块组合和消融实验 论文也进行了实际的 Case 分析,从可视化结果可以看出,我们的框架可以学到更好的实例相关的局
本研究针对脑肿瘤MRI分类中局部特征捕获与全局上下文建模难以兼顾的挑战,提出新型混合架构NeXtBrain,创新性整合NeXt卷积块(NCB)和NeXt Transformer块(NTB),在Figshare和Kaggle数据集上分别实现99.78%准确率,以仅23.91M参数量超越DeiT3-Base等大型模型,为临床实时诊断提供高效解决方案。 脑肿瘤的精准诊断是神经肿瘤学领域的...
全局和局部特征相结合的智能指纹匹配算法研究(模式识别与智能系统专业优秀论文)br/模式识别与智能系统属控制科学和工程一级学科,以信息处理与模式识别的理论技术为核心,以数学方法与计算机为主要工具,研究对各种媒体信息进行处理、分类和理解的方法,并在此基础上构造具有某些智能特性的系统。模式识别与智能系统是20世纪60...
算法评估47454融合纹理规则度的鲁棒水印算法评估5246水印算法的应用仿真测试5647本章小结60第五章总结与展望6351工作总结6352研究展望64山东师范大学硕士学位论文参考文献67攻读硕士研究生期间的研究成果75致谢77山东师范大学硕士学位论文联合全局与局部纹理特征的数字水印算法研究摘要随着5g时代的到来和各类图像分享平台以及app...
To address the inefficiency of existing saliency object detection methods in global and local feature fusion, a saliency object detection method, namely, vision transformer-deep transformer decoder (ViT-DTD) was proposed. Firstly, the method chunked the input image by...
【G2L-Net:用于实时6D姿态估计的嵌入矢量特征的全局到局部网络】论文名称:G2L-Net: Global to Local Network for Real-time 6D Pose Estimation with Embedding Vector Features,论文链接:链接,这篇论文被CVPR 2020接收,要处理的是姿态估计的问题。这篇论文提出了一个名为G2L-Net的实时6D目标姿态估计框架,包含...
小波变换+Transformer荣登Nature! 预测误差降 小波变换与Transformer结合,能充分利用小波变换的多尺度分析能力和Transformer的注意力机制,有效捕捉数据的局部特征,同时实现全局依赖关系的建模,增强模型性能。 - AI因斯坦于20241223发布在抖音,已经收获了1.4万个喜欢,
CAMixerSR:2K8K轻量级全景图像超分又快又强 该论文提出了一种名为CAMixer的内容感知混合网络(Content-Aware Mixer),用于图像超分辨率重建任务。CAMixer由三个主要组件组成:预测器模块、注意力分支和卷积 - ai阿瑟资料院于20240325发布在抖音,已经收获了1.1万个喜欢,
这个新操作的内存复杂度为线性上下文大小和特征维度,使其兼容大输入和模型大小。 我们还介绍了AFT-local和AFT-conv,这两种模型变体在保持全局连接的同时利用了局部性和空间权重共享的思想。对两个自回归建模任务(CIFAR10 和 Enwik8)以及一个图像识别任务(ImageNet-1K 分类)进行了大量实验。 实验表明,AFT 在所有基准...
纹理特征引入 JND 模型能够有效提高模型的鲁棒性。数字图像在进行纹理 规律性度量时只能使用与原图像尺寸相同的视觉显著图,但许多图像处理 过程会将图像进行分块处理,图像分块后得到的视觉显著图的尺寸可能与 原图像不同。因此,本论文对原图像与视觉显著图尺寸不匹配时,图像纹 理规律性度量进行了研究。本论文的主要...