网站首页 多尺度特征融合网络
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基于多尺度残差收缩网络的遥感图像分类算法
针对高分辨率遥感影像分类特征提取不充分、地物识别能力有限的问题，有学者提出了一种面向对象的多尺度残差收缩网络的遥感图像分类算法。首先根据融合旋转不变等价局部纹理特征的超像素分割算法获取影像的超像素对象，采用超像素多个角度的邻域超像素中心连接...
2024-10-21 baijin 博客文章 16 ℃ 0 评论 -
多模态图像融合新突破!9种创新SOTA方案引爆顶会
在图像处理领域，想要更高效、准确的解决方法，我们可以考虑多模态图像融合。多模态图像融合是一种创新的方法，有关它的研究是当下的热门，每年的顶会论文数量也比较多。这是因为它可以结合多个来源的图像数据，为我们提供更全面的信息，以此来提高图像处理任...
2024-10-21 baijin 博客文章 14 ℃ 0 评论 -
图像语义分割入门+FCN/U-Net网络解析
#今日头条小助手#...
2024-10-21 baijin 博客文章 16 ℃ 0 评论 -
使用多尺度空间注意力的语义分割方法
作者：AbhinavSagar编译：ronghuaiyang导读用于自动驾驶的新的stateoftheart的网络。本文提出了一种新的神经网络，利用不同尺度的多尺度特征融合来实现精确高效的语义分割。...
2024-10-21 baijin 博客文章 14 ℃ 0 评论 -
学完这篇，搞定YOLOv5网络（yolov5网络结构还可以改进吗）
YOLOv5网络结构由上图可知，YOLOv5主要由输入端、Backone、Neck以及Prediction四部分组成。其中：(1)**Backbone：**在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征的卷积神经网络。(2)**Neck：**...
2024-10-21 baijin 博客文章 14 ℃ 0 评论 -
涨点神器:即插即用特征融合模块!超低参数，性能依旧SOTA
在写论文时，一些通用性模块可以在不同的网络结构中重复使用，这简化了模型设计的过程，...
2024-10-21 baijin 博客文章 14 ℃ 0 评论 -
多任务学习 | YOLOP，一个网络同时完成三大任务
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2024-10-21 baijin 博客文章 12 ℃ 0 评论 -
涨点超强!图像特征提取最新方法!性能效率快到飞起
在图像处理领域，有一个非常关键的步骤：图像特征提取。它能给我们提供一种高效、准确且灵活的方式来描述和分析图像内容。通过降低图像数据的维度，去除冗余和噪声信息，图像特征提取不但简化了后续处理过程，还能提高算法的效率和性能。因此它也是CV领域的...
2024-10-21 baijin 博客文章 11 ℃ 0 评论 -
YOLO-OB:一种改进的无锚实时多尺度结肠镜结肠息肉检测器
YOLO-OB:Animprovedanchor-freereal-timemultiscalecolonpolypdetectorincolonoscopy...
2024-10-21 baijin 博客文章 16 ℃ 0 评论 -
轻量级网络综述—主干网络篇（主干网络是什么意思）
?轻量级网络的核心是在尽量保持精度的前提下，从体积和速度两方面对网络进行轻量化改造，本文对轻量级网络进行简述，主要涉及以下网络：...
2024-10-21 baijin 博客文章 14 ℃ 0 评论
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