提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录Attentional Feature FusionAbstract1. Introduction2. Related Work2.1. Multi-scale Attention Mechanism2.2. Skip Connections in Deep Learning3. Multi-scale Channel At
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2024-05-15 09:40:41
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目录前言Abstract1.Introduction2.Related Work3.Methods3.1 Feature Fusion Modules3.1.1 Conv operator3.1.2 Multi operator3.1.3 Single operator3.2 Federated Learning with Feature Fusion Mechanism4.Experiment
（RFN-Nest: 用于红外和可见光图像的端到端残差融合网络）RFN提出了一种新颖的细节保留损失函数和特征增强损失函数来训练RFN。介绍现有的融合方法可以分为两类: 传统算法和基于深度学习的方法。在传统的算法范畴中，多尺度变换方法被广泛应用于从源图像中提取多尺度特征。通过适当的融合策略将特征通道组合在一起。最后，通过反多尺度变换重建融合图像。显然，这些算法的融合性能高度依赖于所使用的特征提取方法
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2024-04-23 08:27:13
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简介图像语义分割是计算机视觉领域一大重要分支，在benchmark性能一次次提升的过程中，特征融合起到很重要的作用。下面，将介绍图像语义分割任务中历年的比较不错的特征融合方法。常用的Backbone图像语义分割任务绝大多数算法的CNN部分都是基于ResNet作为backbone，通常用到Conv1～Conv5的部分。Conv1～Conv5特征图分别相较于输入图像，尺寸下采样~倍。特征融合也是在Co
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2024-05-24 18:52:14
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文章目录为什么要解析特征层如何可视化特征层可视化结果如何 ❤️ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ❣️ ? ? ? ? ? ? ? ❤️ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ❣️ ? ? ? ? ? ? ? 为什么要解析特征层在深度学习中，特征层是指神经网络中的一组层，在输入数据经过前几层后，将其分析和抽象为更高层次的特征表示。这些特征层对于网络的性能和训练结果有关键的影响。因此，在深度学习
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2024-10-09 18:01:45
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随着各行业数字转型的逐渐深入，为了满足行业在高效算力、海量接入、智能化分析、安全防护等差异化应用需求，边缘计算技术与5G、大数据、人工智能、安全等各类技术深度融合，以MEC、边缘AI、边缘IoT、边缘高性能等为代表融合创新技术，共同构成了“边缘计算+”技术创新体系。“边缘计算+”既是边缘计算技术的融合创新，也是边缘计算服务能力的升级演进，其深层含义是各类技术通过“边缘计算化”赋能产业数字化、网络化
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2024-06-13 08:40:41
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“现在引用最多的几个神经网络都是建立在我的实验室成果之上的！”能说出此话的不是别人，正是在深度学习领域作出了巨大贡献的LSTM之父——Jürgen Schmidhube。但这也不是他第一次为“自己的开创性工作没得到足够的尊重”而公开发声。在这篇“直抒胸臆”的推文里，他还专门链出了个博客，里面历数了他和他的团队在LSTM、ResNet、AlexNet和VGG、GAN以及Transformer变体——
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2024-08-08 23:39:34
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ResNet在2015年由微软实验室提出，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得COCO数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。ResNet34层模型的结构简图：ResNet网络中的亮点：超深的网络结构（突破1000层）提出residual模块（残差结构）使用Batch Normalization加速训练（丢弃dropout）在ResNet网络提出之前，传统的卷积神经网
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2024-05-26 13:59:26
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ResNeXt是ResNet和Inception的结合体.ResNeXt借鉴Inception的“分割-变换-聚合”策略（即split-transform-merge），不同于Inception 的是，ResNext不需要人工设计复杂的Inception结构细节，而是每一个分支都采用相同的拓扑结构。ResNeXt的本质是分组卷积（Group Convolution)，通过引入基数（Cardinal
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2024-03-25 13:16:08
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实际上，很少有人从头开始训练整个卷积网络(使用随机初始化），因为拥有足够大小的数据集相对很少。 相反，通常在非常大的数据集上对 ConvNet 进行预训练(例如 ImageNet，其中包含 120 万个具有 1000 个类别的图像），然后将 ConvNet 用作初始化或固定特征提取器以完成感兴趣的任务。 三种主要的转移学习方案：对卷积网络进行微调：代替随机初始化，我们使用经过预训练的网络
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2024-05-15 13:07:48
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1、多传感器融合SLAM不完全分类：视觉和IMU融合VIO：基于滤波的VIO：采用EKF进行视觉信息和IMU数据进行数据融合、预测和更新。经典算法：MSCKF、ROVIO 基于优化的VIO：对视觉和IMU提取的关键帧进行优化，使用预积分构建耦合框架。经典算法：OKVIS、VINS-Mono激光和视觉融合：大多数的激光和视觉融合SLAM都采用松耦合方式，通过将激光雷达数据进行滤波处理生成栅格地图与相
ResNeXt - Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks还是先上图最直观： 左边是ResNet50，右边是ResNeXt group=32的bottleneck结构。 ResNeXt就是在ResNet的基础上采用了inception的思想，加宽网络(resnet-inception是网络还是inception的，但
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2024-07-25 08:24:03
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主要问题在引言中作者提出了一个问题：训练一个更好的网络是否像堆叠更多的层一样容易？答案当然是否定的，因为在网络训练的过程中存才梯度消失和梯度爆炸的问题，这个问题阻碍了网络的收敛。当然梯度消失和梯度爆炸的问题很大程度上通过初始归一化和中间层归一化解决了。但是当更深层的网络收敛后，网络退化的问题暴露了出来：当网络层数增加，精度先饱和，然后急剧下降。这并不是由过拟合引起的（这也是本文着重需要解决的问题
Attentional Feature Fusion摘要1 引言2 Related Work3. Multi-scale Channel Attention(多尺度通道的关注)4. 注意力特征融合 Attentional Feature Fusion5. Experiments6. Conclusion 注意力特征融合作者：Yimian Dai1 Fabian Gieseke2,3 Stefan
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2024-07-08 09:14:32
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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。 很多工作通过融合多层来提升检测和分割的性能，按照融合与预测的先后顺序，分类为早融合(Early fusion)和晚融
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2024-05-21 11:28:38
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所谓人脸融合：给定输入人脸A、B，输出的人脸C具有A和B共同的特征，是一张全新的人脸，也可以说是一张假脸。人脸融合的过程主要有三步：人脸特征点，人脸融合，人脸交换。第一步，通过深度学习训练的模型对两张待融合的图像进行关键点；第二步，根据结果对人脸进行融合；第三步，将融合得到的人脸交换到待交换的人脸上，合成最终图像。实际上做到第二步已经达到了人脸融合的基本要求，对于人脸交换，大部分用于假
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2024-05-15 12:09:28
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Case studiesClassic Networks下图所示的是一个数字识别的LeNet-5的模型结构：下图所示是Alex-Net模型：AlexNet模型与LeNet-5模型类似，只是要复杂一些，总共包含了大约6千万个参数。同样可以根据实际情况使用激活函数ReLU。原作者还提到了一种优化技巧，叫做Local Response Normalization(LRN)。 而在实际应用中，LRN的效果
Mobilenet V2是谷歌在Mobilenet V1上的进一步改进，第一版参考文章，是Mobilenet系列的第二篇。该文章以深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolutions)为基础提出了Inverted Residuals and Linear Bottlenecks，深度可分离卷积在许多神经网络中有很大效果，大大较少了FLOPs。1、Inverted Res
近日，网易云易盾实验室AI算法研究员的一篇论文《MULTI-VIEW AUTOENCODER FOR IMAGE FEATURE LEARNING WITH STRUCTURED NONNEGATIVE LOW RANK》提出了一种对多视角多模态特征信息进行有效融合的自编码器神经网络，在准确率、NMI、Purity、ARI等各项性能指标上再创新高，较当下多项国际先进的多视角多模态信息融合技术有显著
【SCRDet++论文解读】 模型部分一、实例去噪二、候选区域生成网络三、回归分类 SCR Det++ 的模型结构是基于 Faster R-CNN 设计的，包括4部分，如下图所示：用于进行特征提取的基础网络（basic embodiment for feature extraction）。以ResNet为基础，添加了特征金字塔（FPN） 以进行多尺度特征融合。用于消除实例噪声的实例级去噪网络（i
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2024-07-24 18:50:36
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