awesome architecture for fusion and feature extraction

最新推荐文章于 2025-03-31 20:57:50 发布
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本文探讨了深度异质特征融合在模板基面部识别中的应用，同时介绍了两阶段深度特征融合在场景分类中的策略，以及特征融合在小目标检测中的实践。研究了DenseNet在网络结构中的运用，并结合实例解析了这些技术如何提高识别精度和效率。
  • Deep Heterogeneous Feature Fusion for Template-Based Face Recognition
  • https://blog.youkuaiyun.com/u011732139/article/details/69943954
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  • Scene Classification Based on Two-Stage Deep Feature Fusion
  • https://www.cnblogs.com/blog4ljy/p/8697313.html
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  • Feature-Fused SSD: Fast Detection for Small Objects
  • https://blog.youkuaiyun.com/zhangjunhit/article/details/78031452
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  • https://blog.youkuaiyun.com/Gentleman_Qin/article/details/84638700
  • Densenet
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Attentional Feature Fusion 注意力特征融合
执笔画红颜丶的博客
08-25 2万+
看到一篇比较不错的特征融合方法，基于注意力机制的 AAF ，与此前的 SENet、SKNet 等很相似，但 AFF性能优于它们，并且适用于更广泛的场景，包括短和长跳连接以及在 Inception层内引起的特征融合。AFF是由南航提出的注意力特征融合，即插即用！
【项目一、xxx病虫害检测项目】2、网络结构尝试改进：Resnet50、SE、CBAM、Feature Fusion
热门推荐
qq_38253797的博客
04-20 1万+
目录前言一、整体1.2、Resnet502.1、整体网络结构2.2、ResNet502.2.1、BasicBlock2.2.2、Bottleneck2.3、SE2.4、CBAM2.5、Feature Fusion2.2.3、ResNetReference 前言 马上要找工作了，想总结下自己做过的几个小项目。 先总结下实验室之前的一个病虫害检测相关的项目。选用的baseline是SSD，代码是在这个仓库的基础上改的 lufficc/SSD.这个仓库写的ssd还是很牛的，github有1.3k个star。 选择
feature fusion和feature aggregation的区别
985小菜鸡
10-14 1616
虽然和都涉及多种特征的合成，但fusion更侧重于将不同来源的特征进行结合，以获得更丰富的特征表达；而则更强调将多种特征进行压缩或简化，以获得更紧凑的特征表示。在语义分割任务中，二者经常配合使用。例如，首先通过 feature fusion 来结合多层或多尺度的特征，然后通过 feature aggregation 来压缩和总结这些特征，用于更高效的预测。特征融合方式优点缺点适用场景元素级相加计算简单，不增加参数，信息平衡可能导致信息抵消，无法选择性突出重要特征。
Feature Fusion for Online Mutual KD
00000cj的博客
01-13 1236
本文提出了一个名为特征融合学习（Feature Fusion Learning, FFL）的框架，该框架通过一个组合并行网络特征图并生成更有意义特征图的融合模块（fusion module）高效的训练一个强大的分类器。具体来说，首先训练多个并行网络作为子网络，然后通过融合模块组合来自每个子网络的特征图得到一个更有意义的特征图，这个融合特征图送入融合分类器fused classifier中进行整体的分类。与现有的特征融合方法不同，该框架集成各个子网络的分类器ensemble classifier并将知识蒸馏到
数据融合概念解析：特征融合与特征交互
rvdgdsva的博客
04-18 1591
遥感系列第14篇.遥感图像处理方向的学习者可以参考或者复刻
精选资源
awesome-architecture：架构师技术图谱，助你早日成为架构师
02-17
架构师技术图谱，助你早日成为架构师 本项目是《码农周刊》架构学习资料精选，码农周刊团队官方出品。架构师必读，助你早日成为架构师！ 架构师技术图谱包括：分布式，前端，大数据，存储，微服务，推荐系统，框架，...
Awesome Autocomplete for GitHub-crx插件
03-28
语言:English 将即时搜索功能添加到GitHub的搜索栏中。 简单而谨慎的扩展，增强了GitHub的搜索功能，使您可以比以往更快地搜索存储库和...https://github.com/algolia/github-awesome-autocomplete -------------------
FontAwesome 5.8.2 元件库for Axure
06-22
**FontAwesome 5.8.2元件库 for Axure** 在网页设计和开发中，图标扮演着至关重要的角色，它们能够直观地传达信息，提升用户体验。`FontAwesome` 是一个广泛使用的开源图标库，提供了大量的矢量图标，适用于各种...
awesome-services-and-tools-for-development-projects:用于创建出色软件的服务和工具
06-06
灵感来自 GitHub 上的awesome-*趋势。 目标是建立一个由社区驱动的非常知名资源的分类集合。 随时欢迎分享、建议和贡献！ PaaS（平台即服务） [亚马逊EC2] - 专注于应用程序，构建运行和扩展所需的一切 D B ...
精选资源
FontAwesome 6.2.1 Pro for Desktop
02-11
FontAwesome 6.2.1 Pro for Desktop 版本，此文件为专业版 Font Awesome为您提供可缩放的矢量图标，您可以使用CSS所提供的所有特性对它们进行更改，包括：大小、颜色、阴影或者其它任何支持的效果。
什么是特征融合？【CV篇】
最新发布
AngelaLiuya的博客
03-31 1775
—特征融合（Feature Fusion）是计算机视觉（CV）中的一种关键技术，旨在将来自不同层次，不同来源或不同模态的特征信息进行有效结合，从而提升模型对复杂视觉任务的性能（如分类、检测、分割等）。其核心思想是通过互补性特征增强模型的表征能力，解决单一特征信息的局限性。——特征融合通过整合多源、多层次的视觉信息，显著提升了模型在复杂任务中的性能。设计融合策略时需权衡计算效率信息互补性和任务需求，未来结合注意力机制与自适应学习的方法将是重要趋势。
AFF特征融合模块汇总
weixin_72625335的博客
01-05 5425
在注意力特征融合模块中 ，X和Y初始特征的融合仅是简单对应元素相加，然后作为注意力模块的输入会对最终融合权重产生影响。作者认为如果想要对输入的特征图有完整的感知，只有将初始特征融合也采用注意力融合的机制，一种直观的方法是使用另一个attention模块来融合输入的特征。对输入的两个特征X，Y先做初始特征融合，经过sigmod激活函数，输出值为0~1之间，作者希望对X 、Y 做加权平均，就用 1 减去这组 Fusion weight，可以作到 Soft selection，通过训练，让网络确定各自的权重。
【论文笔记】：ASFF:Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection
Activewaste
04-28 8152
&Title ASFF:Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection 代码 &Summary 不同特征尺度之间的不一致性是基于特征金字塔的单阶段检测器的主要缺陷。 本文提出了一种新的基于数据驱动的金字塔特征融合策略，称为自适应空间特征融合（ASFF）。它学习了空间过滤冲突信息的方法来抑制不一致性，从而提高了特...
特征融合方法
不要回答的博客
03-05 9382
概述 基本概念 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)和晚融合(Late fusion)。 早融合(Early fusion): 先融合多层的特征，然后在
FFA-Net: Feature Fusion Attention Network for Single Image Dehazing
change_lkl的博客
05-22 4353
摘要 本文提出了一种端到端的特征融合注意网络(FFA-Net)来直接恢复无霾图像。FFA-Net架构包括三个关键组件:1)考虑到不同的通道特征包含完全不同的加权信息，并且雾度分布在不同的图像像素上是不均匀的，新颖的特征注意(FA)模块将通道注意与像素注意机制相结合。FA不平等地对待不同的特征和像素，这在处理不同类型的信息时提供了额外的灵活性，扩展了CNN的表示能力。2)基本块结构由局部残差学习和特征关注组成，局部残差学习允许通过多个局部残差连接绕过较不重要的信息，如薄雾霾区域或低频，让主网络架构专注于更有
Dual-granularity feature fusion network for cross-modality person re- identification—利用轮廓信息进行特征融合
JJxiao520的博客
02-12 660
双粒度特征融合网络的跨模态行人再识别，一篇质量还不错的中文论文，通过对轮廓特征的加深使用，全局粗粒度融合和局部细粒度融合的结合使用，精确度还算取得了不错的精确度。
【MFEN：轻量级多尺度特征提取：SR网络】
weixin_43690932的博客
01-14 9884
仅供自己参考
行人重识别阅读笔记之Salience-Guided Cascaded Suppression Network for Person Re-identification
weixin_51138870的博客
11-13 1274
行人重识别阅读笔记之Salience-Guided Cascaded Suppression Network for Person Re-identification介绍网络结构残差双重注意力模型Residual Dual Attention ModuleChannel-wise AttentionResidual Spatial Attention非局部多阶段特征融合Non-local Multistage Feature Fusion显著特征提取装置Salient Feature Extraction
fontawesome for latex
09-04
FontAwesome是一个非常流行的图标字体库，可以在网页和桌面应用中使用。它提供了各种不同的图标，如箭头、星星、心形和旗帜等。这个图标字体库可以让我们在设计和开发中轻松添加图标，而不必担心图标的分辨率问题。 ...
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