MaskConver: 重访用于全景分割的纯卷积模型
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究论文提出了一种名为 MaskConver 的新型全景分割架构，通过预测物体和背景的中心来实现事物和物质的完全统一表示。通过引入 ConvNeXt-UNet 解码器，该模型在 COOC 全景验证集上相比基于卷积和 transformer 的模型以及现代基于卷积的模型和 transformer-based models 取得了更好的性能，此外，优化后的 MaskConver...
该研究提出了一种名为MaskConver的全景分割架构，通过预测物体和背景的中心来实现事物和物质的统一表示。该模型在COOC全景验证集上表现更好，且在移动设备上实时运行。
