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基于宽泛接收器的傅里叶边界特征网络用于玻璃分割
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为MGNet的新型网络，通过Fine-Rescaling和Merging模块提高空间关系提取能力，通过Primary Prediction Guiding模块挖掘剩余语义，使用不确定性感知损失函数监督生成高置信度的分割地图。该模型在统一设置下训练，并在三个公共数据集上取得了卓越性能。
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关键要点
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提出了一种名为MGNet的新型网络。
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MGNet包括Fine-Rescaling和Merging模块以提高空间关系提取能力。
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使用Primary Prediction Guiding模块挖掘融合特征中的剩余语义。
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采用不确定性感知损失函数监督生成高置信度的分割地图。
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MGNet在统一设置下训练，区别于现有模型的不同设置训练方式。
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在三个公共数据集上取得了卓越的性能。
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代码可在指定链接获取。
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