小目标检测文献相关（特征融合）
1、Feature-Fused SSD: Fast Detection for Small Objects (ICGIP2017) 融合特征的SSD [1709.05054] Feature-Fused SSD: Fast Detection for Small Objects https ...
原文：特征融合简介
特征融合的目的，是把从图像中提取的特征，合并成一个比输入特征更具有判别能力的特征。如何正确融合特征是一个难题。 在很多工作中，融合不同尺度的特征是提高分割性能的一个重要手段。低层特征分辨率更高，包含更多位置 细节信息，但是由于经过的卷积更少，其语义性更低，噪声更多。高层特征具有更强的语义信息，但是分辨率很低，对细节的感知能力较差。如何将两者高效融合，取其长处，弃之糟泊，是改善分割模型的关键。很多工 ...
2021-10-27 14:57 0 6062 推荐指数：
相关推荐
【684】关于encoder-decoder网络 - 特征融合
深度特征融合---高低层（多尺度）特征融合 U-Net中的skip connection 在很多工作中，融合不同尺度的特征是提高分割性能的一个重要手段。低层特征分辨率更高（low-level information），包含更多位置、细节信息，但是由于经过的卷积更少，其语义性更低 ...
【背景建模】颜色特征与纹理特征融合(续3)
参考文献 Multi-Layer Background Subtraction Based on Color and Texture CVPR-VS 2007 与前一篇文章的大体思路一致，提取纹理特征和颜色特征，建立背景模型，并实时更新背景模型． 纹理特征：LBP． 颜色特征：借鉴码本模型 ...
BRIEF特征简介
引言 该文是由EPFL的Calonder在ECCV2010上提出了一种可以快速计算且表达方式为二进制编码的描述子。主要思路就是在特征点附近随机选取若干点对，将这些点对的灰度值的大小，组合成一个二进制串，并将这个二进制串作为该特征点的特征描述子。 算法描述 首先，该文特征点提取算法与SIFT ...
目标检测中特征融合技术（YOLO v4）（下）
目标检测中特征融合技术（YOLO v4）（下） ASFF：自适应特征融合方式 ASFF来自论文：《Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection》，也就是著名的yolov3-asff。 金字塔特征表示法(FPN)是解决目标检测 ...
目标检测中特征融合技术（YOLO v4）（上）
目标检测中特征融合技术（YOLO v4）（上） 论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144 Feature Pyramid Networks for Object Detection Tsung-Yi Lin, Piotr Dollár, Ross ...
深度学习解决多视图非线性数据特征融合问题
前言：Hello 大家好，我是小花，又和大家见面了，前面的文章一直是对机器学习的基本分类，回归，聚类算法进行学习。那时候我记得给了大家很多特征，当时我说，特征的好坏决定了机器学习算法的效果。那么接下来，我将会带着大家研究研究机器学习的特征。 这是我在ICML上看到的一篇文章，作者是华盛顿大学 ...
命名实体识别之动态融合不同bert层的特征（基于tensorflow）
输出： 说明： bert中文base版总共有12层，也就是每一层都可以输出相应的特征，我们可以使用model.all_encoder_layers来获取，然后我们将每一层的768维度的特征映射成1维，对每一个特征进行最后一个维度的拼接后经过softmax层，得到 ...