BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-12T00:00:00Z 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 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
