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ATOM: 高效数据集提炼的关注力混合器
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
注意力引导特征蒸馏（AttnFD）方法在语义分割中有效，通过精细特征图传递关注力，使用MSE损失函数，在PascalVoc 2012和Cityscapes数据集上达到最佳性能。
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关键要点
- 提出了注意力引导特征蒸馏（AttnFD）方法。
- 该方法利用精细特征图传递关注力。
- 证明了在语义分割中提取丰富信息的有效性。
- 使用均方误差（MSE）损失函数进行特征图比较。
- 在PascalVoc 2012和Cityscapes数据集上实现了最佳性能。
- mIoU达到了最新水平。
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