特征融合方式

领域专家: 数据科学与机器学习技术领域

2024-06-14 08:38:06

课时名称	课时知识点
特征融合方式	对sd进行特征的融合，除了原始的vae降维拼接图像embedding以及text embedding的cross-attention方法之外，还有很多做法

...全文

223 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

ASFF：目标检测自适应特征融合方式 Adaptively Spatial Feature Fusion的自适应特征融合方式在目前的目标检测算法中，为了充分利用高层特征的语义信息和底层特征的细粒度特征，采用最多也是较好的特征融合方式一般是FPN架构方式，但是无论是类似于YOLOv3还是RetinaNet他们多用concatenation或者element-wise这种直接衔接或者相加的方式...

【特征融合】卷积神经网络中如何进行特征融合？？学习笔记

特征融合方式：concat和add 1. 如何理解concat和add：实际上add与concat都可以理解为用于整合特征图信息，ResNet/FPN等网络结构逐元素做值的叠加而通道数是不变的，采用的add方式来融合特征；而DenseNet等网络结构则做通道的合并，采用concat方式来融合特征。 concat方式经常用于将特征联合、多个卷积特征提取框架提取的特征融合或者是将输出层的信息进行融合；而add层更像是信息之间的叠加。可以理解为，add方式在...

concat是通道数叠加，描述图像本身的特征增加了，而每一特征下的信息是没有增加。add为简单的像素叠加，通道不变；add后描述图像的特征下的信息量增多了，但是描述图像的维度本身并没有增加，只是每一维下的信息量在增加，这显然是对最终的图像的分类是有益的。特征add的时候就是增加特征的信息量，特征concat的时候就是增加特征的数量，注重细节的时候使用add，注重特征数量的时候使用concat。作用：Concate操作用于将两个或多个张量在某个维度上连接在一起，生成一个更大的张量。

HengkaiGuo的回答-知乎https//www.zhihu.com/question/306213462/answer/562776112。对于神经网络中输入的两路特征图，如果通道数相同，则add融合方式等价于concate之后对应通道共享同一个卷积核。使用add融合方式相当于为网络提供了一种先验两路输入的特征图中对应通道的语义特征类似。可以看出，使用add融合方式可以避免不同通道间语义信息的混杂。1.使用add融合=对应通道的信息融合。...

李冠东的课程社区_NO_1

1

社区成员

29

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