【即插即用完整代码】CVPR 2025 自适应矩形卷积模块，快速涨点，发表论文！

最新推荐文章于 2025-06-06 11:07:29 发布
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分类专栏： AI缝合模块 ai缝合 模型涨点 文章标签： 即插即用 AI缝合 图像分割 模型涨点
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 摘要
本文提出了一种名为Adaptive Rectangular Convolution（ARConv）的新型卷积模块，用于遥感图像融合中的 pansharpening 任务。该模块通过自适应学习卷积核的高度和宽度，并动态调整采样点数量，解决了传统卷积方法在处理不同尺度物体时的局限性。基于ARConv构建的ARNet网络架构在多个数据集上展现出优于现有技术的 pa

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【Block总结】自适应矩形卷积，即插即用|CVPR2025
AI浩
04-05 1147
本论文提出的自适应矩形卷积（ARConv）通过自适应学习卷积核的高度和宽度，并根据学习到的尺度动态调整采样点数量，为遥感图像融合任务提供了一种新颖有效的解决方案。ARNet在多个数据集上表现出色，且可视化研究表明卷积核能够根据物体大小和形状有效调整其高度和宽度，充分验证了该方法的有效性和创新性。
CVPR 2025 自适应矩形卷积模块，即插即用
小白学视觉
03-27 1186
在编码器和解码器的各个层中，ARNet用自适应矩形卷积（ARConv）替代了标准卷积，形成了自定义的AR-ResBlock模块，使网络具备根据图像中不同目标尺度自适应调整卷积核形状和采样点数量的能力。：与传统卷积固定的正方形感受野不同，ARConv能够动态学习卷积核的高度和宽度，生成矩形卷积核，从而根据图像中不同物体的尺寸，灵活调整卷积窗口的形状。：ARConv可以自适应调整卷积核的形状（矩形）和采样点数量，灵活适应不同尺度、不同形状的地物特征，特别适合处理遥感图像中的“多尺度、多形状”物体。
CVPR 2025 | 遥感图像目标检测最新论文曝光，每一篇都值得深扒，有想法的速冲！！！
2501_91057708的博客
04-24 1106
在遥感信息处理领域，始终是等顶级学术平台的研究焦点，在灾害监测、军事侦察等关键领域发挥着重要作用。近年来，随着深度学习技术的不断革新，该领域涌现出一系列突破性成果。SuperYOLO创新性地融合光学、SAR等多模态数据，构建高分辨率检测框架，不仅大幅提升了检测精度，还将模型参数量锐减至原来的1/18，有效克服了传统模型计算复杂、漏检率高的难题。SOAR算法则巧妙结合Mamba与YOLOv9，利用长序列建模能力精准捕捉微小目标的长距离依赖关系，在精度与效率上均达到行业领先水平。
YOLOv11融合[CVPR2025]ARConv中的自适应矩阵卷积
深度学习炼丹师，偶尔分享炼丹技术!
03-14 2247
基于卷积神经网络 （CNN） 的遥感全色锐化技术的最新进展显著提高了图像质量。然而，这些方法中的传统卷积模块有两个关键的缺点。首先，卷积运算中的采样位置被限制在一个固定的方形窗口内。其次，采样点的数量是预设的，保持不变。鉴于遥感图像中的物体大小不同，这些刚性参数会导致次优特征提取。为了克服这些限制，我们引入了一个创新的卷积模块，即自适应矩形卷积 （ARConv）。ARConv 自适应地学习卷积核的高度和宽度，并根据学习到的尺度动态调整采样点的数量。
100%涨点！2024最新卷积块创新方案盘点（附模块和代码）
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在写论文时，设计高效、创新的卷积块可以显著提升模型的性能，保障工作的有效性和先进性。另外，合理利用卷积块还可以帮助我们提升实验结果、拓展研究的视野和应用场景，增加论文的创新点。因此，对于论文er来说，掌握卷积块的设计和应用，对于撰写高质量的学术论文必不可少。今天学姐就来分享，这些卷积块的来源文章以及代码学姐都整理了，还帮同学们罗列了创新点，更详细的工作细节还是建议各位仔细阅读原文。论文和模块代码需要的同学看文末。
荣登Science！2025超火的发文方向：对比学习
2501_92157786的博客
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CLEAN基于对比学习框架，通过学习酶的嵌入空间，使具有相同EC编号的氨基酸序列在欧几里得空间中的距离较小，而具有不同EC编号的序列距离较大。区域级3D-语言关联：首次将区域级3D-语言关联引入开放世界的3D场景理解，通过结合多个2D视觉-语言模型的优势，丰富词汇并构建高质量的3D-语言关联。区域感知点判别对比学习：引入区域感知的点判别对比损失函数，防止点级嵌入的优化受到附近不相关语义类别的干扰，增强学习到的点级嵌入的判别力。网络设计：设计了一个简单的双分支模块，以协调全局和局部表示的同时学习。
【读点论文】ESPNet: Efficient Spatial Pyramid of Dilated Convolutions for Semantic Segmentation，逐点卷积加上空洞卷积
白水空空
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本文引入了一种快速高效的卷积神经网络ESPNet，。ESPNet基于一种新的卷积模块——高效空间金字塔(efficient spatial pyramid, ESP)，它在计算、内存和功耗方面都非常高效。ESPNet比表现良好的语义分割网络PSPNet快22倍(在标准GPU上)，小180倍，而分类准确率仅低8%。本文在各种语义分割数据集上评估EPSNet，包括cityscape、PASCAL VOC和一个乳腺活检整个幻灯片图像数据集。
一种新卷积
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卷积神经网络的发展可以说引领了当前人工智能技术的研发热潮并为计算机视觉带来了突破性的发展，但常规卷积存在一些固有缺陷，也因此研究者们在不断探索更有效且更高效的卷积设计。腾讯 AI Lab 的一篇 ECCV 2020论文也提出了一种基于神经科学研究的新式卷积：语境门限卷积。 语境门限卷积 Context-Gated Convolution 本文由腾讯 AI Lab 主导，与哥伦比亚大学合作完成，提出了一种可考虑全局信息的新型卷积。 作为卷积神经网络的基础，卷积层从设计上便是为了提取...
CVPR 2025 | 自适应矩形卷积 Adaptive Rectangular Convolution for Remote Sensing Pansharpening
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ARConv 可以自动根据卷积核的形状以及不同区域的特征，动态调整采样点的数量，使不同区域能够拥有合适数量的采样点，从而更高效地捕捉多尺度信息，提升特征提取的准确性和效率。（2） 选择卷积核采样点的数量。ARConv 通过自适应调整卷积操作，能够更好地处理不同分辨率的遥感图像（如低分辨率多光谱图像和高分辨率全色图像），在特征提取过程中充分考虑多尺度信息，有助于更有效地融合光谱和空间信息，生成高质量的高分辨率多光谱图像，为后续的遥感图像分析和应用（如土地利用分类、环境监测等）提供更优质的数据基础。
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### 刷入或安装Linux操作系统的准备 对于MDZ 06 AA设备而言，在其上刷入或安装Linux操作系统涉及多个重要环节。准备工作包括获取适合该硬件架构的定制化Linux镜像文件以及必要的驱动程序[^1]。 ### 进入并解锁Bootloader模式 由于提到的小米盒子启动流程是从启动BootLoader到加载Linux Kernel再到Android系统，如果目标是在此类似的设备即MDZ 06 AA主板上进行Linux系统的刷写，则需先确保能够进入BootLoader模式。通常情况下，这可能涉及到通过特定组合键或者命令行指令来实现。一旦成功进入了BootLoader界面，并按照制造商指导完成解锁过程（如果有锁定的话），就可以为后续的操作铺平道路。 ### 下载合适的Linux发行版映像 针对ARM架构设计的MDZ 06 AA板来说，不是所有的Linux版本都能兼容运行在其上面。因此建议寻找专门为这类平台优化过的Linux发行版，比如Armbian或者其他支持ARM处理器的社区维护版本。下载完成后应验证文件完整性以防止因传输错误而导致失败。 ### 使用工具烧录Linux映像至存储介质 获得正确的Linux映像之后，下一步便是利用专门软件如Etcher、Win32DiskImager等将其刻录到U盘或其他可引导媒体上去。注意选择与所选Linux版本相匹配的目标分区表类型（MBR/GPT）。另外还需确认使用的USB接口速度足够快以便减少等待时间。 ```bash sudo dd if=/path/to/linux.img of=/dev/sdX bs=4M status=progress && sync ``` 上述命令展示了如何在类Unix环境下直接使用`dd`命令将`.img`格式的Linux映像写入指定磁盘（请替换路径和设备名）。 ### 启动并配置新安装的Linux环境 当一切就绪后，重启MDZ 06 AA并将BIOS/UEFI设置更改为优先从外部媒介启动。顺利的话应该能看到新的Linux系统正在初始化过程中；根据提示完成初始设定工作——例如创建管理员账户、调整网络连接参数等等。最终移除临时安装源转而依赖内部闪存保存整个操作系统实例。
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