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本文提出了一种新的注视模型,用于语义分割。该模型使用多尺度和上下文特征进行预测,并通过骨骼卷积神经网络框架输入不同尺度的表示。模型的位置注视分支学习到每个像素位置上的多尺度特征的软加权,并添加了一个重新校准分支来重新校准每个类别的分数图。实验结果表明,该模型在PASCAL VOC 2012和ADE20K数据集上取得了有竞争力的结果。

基于多尺度注意力的实例分割方法用于测量尺寸变化较大的晶体

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-01-08T00:00:00Z
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