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RSS订阅原创 对GRFB-UNet：多尺度注意力触觉铺路分割的理解
这篇论文提出了一种名为GRFB-UNet的新型触觉铺路分割网络，通过创新的组感受野块(GRFB)增强多尺度特征提取能力。研究背景源于全球22亿视障人士对触觉铺路导航的需求。现有方法存在鲁棒性差、精度不足等问题。GRFB-UNet的关键创新包括：1)在UNet架构中嵌入GRFB模块，利用组卷积和多分支设计提升多尺度特征提取；2)构建首个触觉铺路分割公开数据集TP-Dataset；3)实验证明其性能优于现有方法，IoU达91.21%，且具有良好泛化性。该研究为视障辅助导航系统开发提供了技术支持，未来可探索模型轻
2025-09-27 18:57:15
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原创 一周深度学习实战之旅（图像分类、分割、检测）
本文摘要：通过三个计算机视觉任务展示了深度学习模型的应用。在细胞核分割任务中，采用UNet++模型处理DSB2018数据集，通过密集跳跃连接提升分割精度，最终达到0.83的验证IoU。人脸识别任务使用YOLOv11检测多位明星照片中的人脸。通用目标检测任务则运用YOLOv12实现多类别物体实时检测。实践过程中，作者对PyTorch框架的数据处理、模型构建和训练流程更加熟练，并深入理解了CNN、UNet和YOLO系列模型的设计思想与性能特点。这些任务展示了深度学习在图像分割、检测等领域的强大能力。
2025-07-04 14:30:25
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空空如也
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