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IBAFormer：用于领域通用的语义分割的批内注意力变换器
💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
📝

内容提要

本文介绍了倒置关注机制，可提高物体检测器性能，无需额外训练和注意力估计网络参数，在基准数据库上显著提升检测器性能。

🎯

关键要点

  • 提出了一种名为倒置关注的高效机制。
  • 该机制提高物体检测器的性能。
  • 不需要额外的hard sample训练。
  • 不需要额外的注意力估计网络参数和测试开销。
  • 在基准数据库上显著提升双阶段和单阶段检测器的性能。
🏷️

标签

倒置关注 基准数据库 性能提升 注意力估计 物体检测器
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