用于深度估计的边缘增强自适应加权网络ADAPTIVE WEIGHTED NETWORK WITH EDGE ENHANCEMENT MODULE FOR MONOCULAR SELF-SUPERVIS

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#计算机视觉 #人工智能 #机器学习

本文介绍了一种用于单目自监督深度估计的创新方法，通过结合边缘增强模块（EEM）和纹理稀疏自适应加权（TSAW）损失，提升了深度图边界信息的准确性。EEM利用Sobel算子和高斯模糊增强边缘特征，而TSAW损失则根据纹理系数动态分配权重，解决了遮挡和纹理稀疏问题。实验在KITTI数据集上展示了优越的性能，表明这种方法在深度估计领域的有效性。

ADAPTIVE WEIGHTED NETWORK WITH EDGE ENHANCEMENT MODULE FOR MONOCULAR SELF-SUPERVISED DEPTH ESTIMATION

用于深度估计的边缘增强自适应加权网络

  （个人观点）怎么说呢，看完这篇我直接狂喜好吧，传统的边缘提取加损失函数的变体构建两个创新点，指标方面R50打R18，直接上驷对下驷。咱就是说就算不是图像方面的顶会，这也会被人们看到的呀。还是大写的羡慕，不知道ICASSP在评审的时候有没有说他的论文不够novelty，有没有问他为什么没有对比最新的文献，有没有说他描述不够精炼？总不能四海之内都是兄弟的吧？

0 Abstract

  自监督单目深度估计广泛的应用与其他领域，但是目前的方法不能很好的预测图像边界的深度信息，因为遮挡和纹理系数会导致光度一致性评估错误。为了解决上述问题，本文提出了EEM的边缘增强模块和基于纹理系数度的TSAW加权损失函数，其中EEM加强边界信息的深度提取，TSAM根据系数度分配不同的权重，从而更有针对性地构建几何约束。KITTI上测评优异。

1 Introduction

  深度估计是计算机视觉的一个基本问题，目的是从二维图像中获得不同场景的三维信息。准确的深度估计在三维重建、自动驾驶和增强现实等方向都有着广泛的应用。随着深度学习的快速发展，一些研究人员利用监督信号来训练卷积神经网络，以便于从RGB图像中恢复深度信息。但是监督方法需要大量的标记数据来训练模型，从而限制了应用场景的灵活性。与此相反的是，自监督学习利用固有的约束方法作为监督信号，而不使用任何其

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YOLOv13结合Sobel边缘检测算子，实现EIEM（Edge Information Enhancement Module，边缘信息增强模块），强化空间特征提取
FJN110的博客
08-17 585
EIEM模块通过巧妙地结合Sobel边缘检测算子和现代卷积网络架构，实现了显式边缘信息增强的创新设计。这种方法不仅提高了网络对边缘特征的敏感性，还保持了良好的计算效率和模块化特性。 从技术实现角度看，EIEM展示了如何将经典计算机视觉算法无缝集成到深度学习框架中，为构建更强大、更可解释的视觉模型提供了新的思路。随着对边缘信息重要性认识的不断深入，以及对网络可解释性需求的增长，EIEM这样的显式特征增强模块将在未来的计算机视觉研究中发挥越来越重要的作用。
基于深度学习算法的图像边缘增强处理.pdf
08-18
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OpenCV 边缘增强（Edge Enhancement）
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08-31 437
边缘增强 = 高通滤波 → 增强高频信息核设计决定增强强度和效果注意噪声和光晕问题可结合去噪和 Unsharp Mask 使用，效果最佳。
YOLO11改进-模块-引入多尺度边缘增强模块MEEM 提升模型对图像细节的捕捉能力，以实现更精准的显著目标检测。
qq_64693987的博客
03-06 4106
MEEM 的理论基础在于通过多尺度处理和边缘增强来补充 SAM 在细节捕捉上的不足。利用平均池化扩大感受野，在不同尺度下提取图像的边缘信息，再通过边缘增强器突出物体边缘，使模型能够更好地感知物体的边界和细节。通过融合多尺度的边缘信息，MEEM 能够为后续的显著目标检测提供更丰富、更准确的细节特征，从而提高模型对复杂场景中显著物体的定位和分割精度。从提供的图片来看，MEEM多尺度边缘增强模块（MEEM）主要用于在显著目标检测任务中，从输入图像中提取多尺度边缘信息并增强细节，其具体结构如下：局部特征提取。
Eformer: Edge Enhancement based Transformer for Medical ImageDenoising--用于医学图像去噪的基于边缘增强的 Transformer
wangtao990503的博客
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作者在摘要中提到，Eformer使用了用于医学图像去噪的 Transformer block构建Encoder-Decoder Net。 Transformer block中使用了基于非重叠窗口的自注意力，这可以降低计算要求； 结合了可学习的 Sobel-Feldman 算子用以增强图像边缘，并配套了有效的方法将它们连接到架构的中间层。 在AAPM数据集上实现了43.487 PSNR、0.0067 RMSE 和 0.9861 SSIM的成绩。 介绍 作者提到他们的想法受益于ViT的 patch.
边缘网络加速（Edge Network Acceleration）
HaoHao_010的博客
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自适应加权共显著性（SACS）检测的Matlab代码_The Matlab code for Self-adaptive
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09-16
自适应加权共显著性检测（Self-adaptively Weighted Co-saliency Detection，简称SACS）是该领域的创新算法之一。SACS算法通过自适应地对不同图像间的相似性和差异性进行权重分配，有效提升了共显著区域检测的准确性...
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论文阅读笔记（11）：Adaptive Self-Paced Deep Clustering with Data Augmentation，用数据增强的自适应Self-Paced深度聚类摘要 摘要 深度聚类通过联合执行特征学习和聚类分割，获得了比传统聚类更好的性能。尽管许多深度聚类算法已经出现在各种应用中，但大多数算法都无法学习到健壮的面向聚类的特征，这反过来又会影响最终的聚类性能。为了解决这个问题，我们提出了一种两阶段的深度聚类算法，该算法结合了数据增强和自步学习(self-paced learning
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Adaptive Adversarial Network for Source-free Domain Adaptation：用于无源域自适应的自适应对抗网络
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Accepted by International Conference on Computer Vision（ICCV 2021），发文高校和企业为美国杜兰大学、美国Adobe系统公司。 目录1.摘要2.背景3.思想4.创新与贡献5.问题的引出6.A2Net模型6.1 软对抗推理6.2 对比类别匹配6.3 自监督旋转6.4 总目标函数7.实验7.1 Office-31（3个域共31个类）7.2 Office-Home（4个域共65个类）7.3 VisDA（合成域和真实域共12个类）7.4 可视化7.5 消
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本文提出了一种新型的CSP_MutilScaleEdgeInformationEnhance模块，通过多尺度边缘信息增强技术显著提升了YOLOv13模型的性能。该模块包含三个核心组件：边缘增强器(EdgeEnhancer)提取并强化高频边缘信息，多尺度边缘增强模块(MutilScaleEdgeInformationEnhance)在不同尺度上处理特征，以及CSP结构实现高效特征融合。实验结果表明，在YOLOv13中集成该模块后，mAP指标提升6.84，准确率提高3.12。该创新通过显式分离和增强高频边缘信息
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自适应加权注意力机制(Adaptive Weighted Attention Mechanism，AWAM)
07-31
自适应加权注意力机制（Adaptive Weighted Attention Mechanism, AWAM）是一种改进的注意力机制，它通过动态调整不同输入特征的权重，以提升模型在处理复杂任务时的表现。与传统的注意力机制相比，AWAM能够根据输入数据的特点，自适应地调整权重分配，从而增强模型对关键信息的关注能力。 ### 原理 AWAM的核心思想是通过一个可学习的权重分配模块，动态调整不同输入特征的重要性。其基本流程包括以下几个步骤： 1. **特征提取**：首先，输入数据经过编码器（如CNN或RNN）提取特征，得到一系列特征向量。 2. **权重计算**：接着，使用一个可学习的权重分配模块（通常是前馈神经网络）来计算每个特征向量的权重。该模块会根据特征向量的内容，生成一个标量权重值。 3. **加权求和**：最后，将每个特征向量与其对应的权重相乘，并进行加权求和，得到最终的上下文向量。这个上下文向量会被输入到解码器中，用于生成输出。 $$ \text{Context Vector} = \sum_{i=1}^{n} w_i \cdot h_i $$ 其中，$ w_i $ 是第 $ i $ 个特征向量的权重，$ h_i $ 是第 $ i $ 个特征向量。 ### 应用场景 AWAM广泛应用于需要处理复杂序列数据的任务中，特别是在以下领域表现出色： - **自然语言处理（NLP）**：在机器翻译、文本摘要等任务中，AWAM可以帮助模型更好地捕捉句子中的关键信息，从而提高翻译或摘要的准确性。 - **计算机视觉（CV）**：在图像描述生成、视频分析等任务中，AWAM可以增强模型对图像中关键区域的关注能力，提升生成描述的质量。 - **语音识别**：在语音识别任务中，AWAM有助于模型更好地对齐语音信号与文本内容，提高识别的准确率。 ### 深度学习中的实现 在深度学习框架中，AWAM通常作为注意力机制的一个扩展模块被集成到模型中。以下是使用PyTorch实现AWAM的一个简单示例： ```python import torch import torch.nn as nn class AdaptiveWeightedAttention(nn.Module): def __init__(self, hidden_dim): super(AdaptiveWeightedAttention, self).__init__() self.attention = nn.Linear(hidden_dim, 1) def forward(self, features): # 计算权重 weights = self.attention(features) weights = torch.softmax(weights, dim=1) # 加权求和 context_vector = torch.sum(weights * features, dim=1) return context_vector ``` ### 相关问题 1. 自适应加权注意力机制与传统注意力机制有何区别？ 2. 如何在实际任务中选择合适的注意力机制？ 3. 自适应加权注意力机制在图像描述生成任务中的具体应用是什么？ 4. 自适应加权注意力机制的训练过程中需要注意哪些问题？ 5. 自适应加权注意力机制是否可以与其他注意力机制结合使用？
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