分析了特征增强模块（FEM）、特征融合模块（FFM）和空间上下文感知模块（SCAM）对模型性能的影响。 消融实验结果表明，每个模块的加入都显著提高了各项评价指标，尤其是在小目标检测方面。 深度学习|2024 (ICIP)|特征增强模块AFE|2个魔改即插即用模块，魔改多尺度和特征细化及细粒度的多层感知器，适用于图像分类、目标检测、语义分割等CV任务 特征交互（Feature Interaction）是特征工程中的一个重要概念，它指的是不同特征之间的相互关系和影响。 在机器学习模型中，特征交互有助于捕捉特征之间的复杂关系，从而提高模型的预测能力。 在处理遥感图像中目标子类内部与子类之间微小差异的情况时，该模块将通道间的特征交互与空间上的特征变换分开处理，以更好地融合特征并感知关键细节信息，实现了全局空间信息交互。 为此，论文提出一种 高效特征融合模块（Efficient Feature Fusion Module）。 EFF模块主要是通过使用多注意力机制融合跳连接和上采样层的特征来融合特征，包括增强注意力门控（EAG）模块、通道注意力（ECA）模块、空间注意力（SA）模块。 在此背景下，为解决复杂场景（如杂乱背景、半透明物体及尺度变化）语义分割难题，特征放大网络（FANet）中的自适应特征增强（AFE）块被提出，它通过空间上下文模块（SCM）和特征细化模块（FRM）并行工作，自适应捕获丰富特征，助力提升语义分割性能。
在卷积神经网络（CNN）中，特征增强技术是提升模型性能的重要手段，它可以帮助模型更好地捕捉局部细节、全局信息以及多尺度特征。 摘要: 针对现有基于Transformer的语义分割网络存在的多尺度语义信息利用不充分、处理图像时生成冗长序列导致的高计算成本等问题，本文提出了一种基于多尺度特征增强的高效语义分割主干网络MFE-Former。该网络主要包括多尺度池化自注意力模块 (multi-scale pooling self-attention, MPSA)和跨空间前馈网络模块. Join our world and build your own multiplayer games or join the millions of funny games crafted by other players! Create, share, and explore multiplayer games in the vibrant world of blockstarplanet! K unityweb compressed content (brotli)õör%â± ”îdêé]më5ñ€²m—,hç† _k% ¹ b:êø®sló‚fjðߨ ¨ª r ±dw€bûuÿ# dõúðëœhëãí—x. K unityweb compressed content (brotli)üÿ ±õ¯øoïáëô0c×% zü¢ ûq sý àÿwuææ´52á_æxo, ý±izh×çˆ @¢«ªÿi µ!»k¿õ áö2_ v àì þæ!ñzi.
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