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[其他资源] 运用金字塔池化方法的论文集

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张志红        

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  • TA的每日心情
    开心
    2024-6-5 18:09
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    [LV.7]常住居民III

    自我介绍
    数学中国工作人员
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    1#
    发表于 2024-5-22 12:04 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    资料一;为了解决多尺度分割对象的问题,本文设计了采用级联或并行梯度卷积的模块,采用多尺度速率来捕获多尺度上下文。此外,我们建议改进我们之前提出的空间空间金字塔池模块,该模块在多个尺度上探测卷积特征,图像级特征编码全局上下文,并进一步提高性能。- j9 b! Q# C# K# [8 j) G
    资料儿;特征金字塔是识别系统中检测不同尺度物体的基本组成部分。但最近的深度学习对象探测器已经避免了金字塔表示,部分原因是它们是计算和内存密集型的。本文利用深度卷积网络固有的多尺度金字塔层次,构造了具有边际额外代价的特征金字塔。开发了一种具有横向连接的上顶体系结构,用于构建所有尺度上的高级语义特征图。
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    Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation.pdf

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    Feature Pyramid Networks for Object Detection.pdf

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    zan
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