CVPR‘2023 即插即用系列! | BiFormer: 通过双向路由注意力构建高效金字塔网络架构
Title: BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing AttentionPaper: https://arxiv.org/pdf/2303.08810.pdfCode: https://github.com/rayleizhu...
CVPR 2019|APCNet：基于全局引导的局部匹配度自适应金字塔上下文网络
🏆本篇论文发现了一种全局引导的局部匹配度（Global-guided Local Affinity (GLA))特征，用于构造上下文语义信息。基于此特性，作者设计了自适应上下文模块，构建自适应金字塔上下文网络（APCNet）。在不使用COCO数据集预训练模型的情况下，获得了2019年...
目标检测：特征金字塔网络（Feature Pyramid Network）
目标检测：特征金字塔网络（Feature Pyramid Network）概述由于在目标检测任务中，对与大目标的检测，需要feature map每个点的感受野大一点（高层语义特征），对于小目标，需要感受也小一点（底层纹理特征），传统的检测任务我们往往是通过最后卷积层输出的供给下游检测任务使用，这样每...
详解何恺明团队4篇大作 !（附代码）| 从特征金字塔网络、Mask R-CNN到学习分割一切
特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks） 让我们以现在著名的Feature Pyramid Networks（FPN）[1]开始，这是在CVPR 2017发表的论文，作者Tsung-Yi Lin，何恺明等人。FPN的论文真的很棒。构建一个每个人都可以在各种任务、子主题和应用...
何恺明团队计算机视觉最新进展：从特征金字塔网络、Mask R-CNN到学习分割一切
特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks） 让我们以现在著名的Feature Pyramid Networks（FPN）[1]开始，这是在CVPR 2017发表的论文，作者Tsung-Yi Lin，何恺明等人。FPN的论文真的很棒。构建一个每个人都可以在各种任务、子主题和应用...
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