基于不同尺度特征图生成所有框

迪哥有点愁了 2023-01-12 22:45:17

课时名称	课时知识点
基于不同尺度特征图生成所有框	4-基于不同尺度特征图生成所有框

...全文

352 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

本文提出了用于单幅图像去雨的连接式去雨网络，网络中将多尺度融合网络作为网络的首个模块，通过多尺度信息交换模块提取雨天图像中的雨水条纹信息，通过不同尺度上信息的共享，高效地提取了雨水条纹信息。本文将多尺度信息交换与循环生成对抗网络进行了连接，提出的方法根据训练步骤分为两个部分，首先通过多尺度信息交换得到雨水条纹信息进行初去雨，然后通过循环生成对抗网络对初去雨图像进行进一步增强，以得到效果最佳的去雨图像。具体来说，本文中的方法通过多个多尺度信息交换模块的叠加有效地传播和交换多尺度信息，从而预测雨水条纹信息。

提出了一种新型的水下图像增强算法，基于多尺度融合生成对抗网络，名为UMSGAN，以解决低对比度和颜色失真的问题。首先经过亮度的处理，将处理后的图像输入设计的MFFEM模块和RM模块生成图像。该算法旨在适应各种水下场景，提供颜色校正和细节增强。

1.论文的创新点针对目前红外小目标检测算法在复杂背景下检测准确率低，虚警率高等缺点，提出一种基于多尺度特征融合的端到端红外小目标检测模型**（multi-scale feature fusion single shot multibox detecto，MFSSD）。该模型由三部分组成：特征提取，SP模块，FFM模块，同时采用sub-pixel convolutional layer和pathway layer来取代上采样和下采样。 2.实现方法在特征提取部分，采用SSD算法主干网络，FFM模块主要由s

最后，使用研究者提出的多尺度特征融合模块融合相邻层中的特征图，这进一步减少了不同特征通道层之间的语义差距。然而，由于不同尺度的特征图之间的语义差距，他们取得的改进非常有限。首先，采用预训练的dilated ResNet-101作为主干来提取视觉特征，还在最后两个ResNet-101块中用空洞卷积替换下采样操作，因此最终特征图的大小是输入图像的1/8。总之，研究者利用矩阵乘法来测量来自不同层的特征图中像素的相关性，将来自较低特征图的详细信息整合到最终输出中，从而提高了坑洞边界的语义分割性能。

基于MASK-RCNN框架的气球检测项目项目介绍项目流程下载数据集下载MASK-RCNN框架源码MASK-RCNN模型介绍FPN层特征提取原理解读FPN网络架构实现解读生成框比例设置基于不同尺度特征图生成所有框RPN层的作用与实现解读候选框过滤方法Proposal层实现方法DetectionTarget层的作用正负样本选择与标签定义RoiPooling层的作用与目的RorAlign操作的效果整体框架回顾Lableme工具安装。

唐宇迪的课程社区_NO_6

1

社区成员

956

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章