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 ...
特征融合的目的,是把從圖像中提取的特征,合並成一個比輸入特征更具有判別能力的特征。如何正確融合特征是一個難題。 在很多工作中,融合不同尺度的特征是提高分割性能的一個重要手段。低層特征分辨率更高,包含更多位置 細節信息,但是由於經過的卷積更少,其語義性更低,噪聲更多。高層特征具有更強的語義信息,但是分辨率很低,對細節的感知能力較差。如何將兩者高效融合,取其長處,棄之糟泊,是改善分割模型的關鍵。很多工 ...
2021-10-27 14:57 0 6062 推薦指數:
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 ...
深度特征融合---高低層(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個重要手段。低層特征分辨率更高(low-level information),包含更多位置、細節信息,但是由於經過的卷積更少,其語義性更低 ...
參考文獻 Multi-Layer Background Subtraction Based on Color and Texture CVPR-VS 2007 與前一篇文章的大體思路一致,提取紋理特征和顏色特征,建立背景模型,並實時更新背景模型. 紋理特征:LBP. 顏色特征:借鑒碼本模型 ...
引言 該文是由EPFL的Calonder在ECCV2010上提出了一種可以快速計算且表達方式為二進制編碼的描述子。主要思路就是在特征點附近隨機選取若干點對,將這些點對的灰度值的大小,組合成一個二進制串,並將這個二進制串作為該特征點的特征描述子。 算法描述 首先,該文特征點提取算法與SIFT ...
目標檢測中特征融合技術(YOLO v4)(下) ASFF:自適應特征融合方式 ASFF來自論文:《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)是解決目標檢測 ...
目標檢測中特征融合技術(YOLO v4)(上) 論文鏈接:https://arxiv.org/abs/1612.03144 Feature Pyramid Networks for Object Detection Tsung-Yi Lin, Piotr Dollár, Ross ...
前言:Hello 大家好,我是小花,又和大家見面了,前面的文章一直是對機器學習的基本分類,回歸,聚類算法進行學習。那時候我記得給了大家很多特征,當時我說,特征的好壞決定了機器學習算法的效果。那么接下來,我將會帶着大家研究研究機器學習的特征。 這是我在ICML上看到的一篇文章,作者是華盛頓大學 ...
輸出: 說明: bert中文base版總共有12層,也就是每一層都可以輸出相應的特征,我們可以使用model.all_encoder_layers來獲取,然后我們將每一層的768維度的特征映射成1維,對每一個特征進行最后一個維度的拼接后經過softmax層,得到 ...