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通过研究图像频谱特性,提出了一个降低计算复杂度的自注意机制。通过个性化处理不同频段,保留边缘并提高对象内相似性。设计并嵌入新的插入式模块到CNN网络的头部,称为FsaNet。通过低频自注意力的应用,实现了接近或更好的性能。在Cityscape测试数据集上取得了新的最优结果(83.0%mIoU),在ADE20k和VOCaug上取得了竞争性的结果。

SPANet:频率平衡的标记混合器,使用谱池聚合调制

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-08-22T00:00:00Z
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