网站ip和pv的比例,微商城手机网站制作公司,做电子杂志的网站,招聘美容师在哪个网站做招聘最有效特征融合#xff08;Feature Fusion#xff09;是深度学习中的一种重要技术#xff0c;它可以帮助模型更好地理解数据的内在结构和规律#xff0c;提高模型的性能和泛化能力。另外#xff0c;特征融合还可以提高模型的分类准确率#xff0c;减少过拟合风险#xff0c;帮…特征融合Feature Fusion是深度学习中的一种重要技术它可以帮助模型更好地理解数据的内在结构和规律提高模型的性能和泛化能力。另外特征融合还可以提高模型的分类准确率减少过拟合风险帮助我们更好地利用数据集。
目前已有的特征融合方法已经取得了显著的进展但仍然存在一些挑战和问题。为了进一步探索新的特征融合方法以更好地解决上述问题研究者们提出了许多优秀的魔改方法。
我这次就整理了一部分特征融合经典魔改方法每个方法涉及到的模型、论文原文以及代码都放上了需要的同学看文末
1.Densenet
论文Densely Connected Convolutional Networks
密集连接的卷积网络
「方法简介」DenseNet是一种连接方式不同的卷积网络。在DenseNet中每一层都直接连接到其他所有层这使得信息传递更加直接和高效。相比之下传统的卷积网络只有相邻层之间有连接。DenseNet有几个优点它可以缓解梯度消失问题增强特征传播鼓励特征重用并且需要的参数更少。在四个不同的基准任务上DenseNet的表现都超过了现有的技术同时它需要更少的计算资源。 2.Resnet
论文Deep Residual Learning for Image Recognition
用于图像识别的深度残差学习
「方法简介」论文介绍了深度残差学习框架它使得训练深度神经网络更加容易。通过将层学习为相对于输入的残差函数而不是无参考函数该框架使得深度网络更易于优化并且能够从增加的深度中获得更高的准确率。在ImageNet数据集上这种深度残差网络的表现非常好并且比以前的网络更深。此外这种网络还在其他竞赛任务中获得了第一名。 3.CBP
论文Compact Bilinear Pooling
紧凑型双线性池化
「方法简介」双线性模型在很多视觉任务上效果很好但特征维度高不实用。论文提出了两种低维的双线性表示和原来的一样有效但只有几千维度更适合后续分析。这种表示能让误差反向传播优化整个视觉识别系统。作者通过创新的方法分析双线性池化得到这种表示它为研究其他紧凑池化方法提供了新思路。实验证明这种表示对图像分类和小样本学习有效。 4.SENet
论文Squeeze-and-Excitation Networks
挤压和激励网络
「方法简介」挤压和激励网络是卷积神经网络的一个关键部分它通过挤压和激励来调整网络中的信息流。挤压操作提取网络中的空间信息激励操作则根据这些信息调整网络中的通道权重。这种网络结构能够有效地提高网络的表现尤其是在处理图像分类等任务时。挤压和激励网络可以与现有的最先进的CNN结合使用以实现更高的性能提升。 5.GCNet
论文Global Context Network
全局上下文网络
「方法简介」Non-Local Network 是一种能捕捉图像中长距离依赖性的方法但它的全局上下文对不同查询位置都是相同的。因此作者创建了一个更简单的网络它基于查询无关的公式保持了 Non-Local Network 的准确性但计算量更少。另外作者还改进了 Non-Local 块的变换函数用两层瓶颈替换了原本的一层进一步减少了参数数量。由此产生的全局 上下文 (GC) 块能以轻量级方式有效地模拟全局上下文并可应用于主干网络的多个层次以形成全局 上下文 网络 (GCNet)。 6.DANet
论文Dual Attention Network for Scene Segmentation
用于场景分割的双注意力网络
「方法简介」论文提出了一种叫做双注意力网络DANet的新网络用于解决场景分割任务。DANet通过两种注意力模块一是位置注意力模块二是通道注意力模块来捕获丰富的上下文依赖关系。这两种模块分别关注空间维度和通道维度上的依赖关系。DANet能自适应地融合局部特征和全局依赖关系从而提升特征表示能力得到更精确的分割结果。 7.PANet
论文Path Aggregation Network for Instance Segmentation
用于实例分割的路径聚合网络
「方法简介」论文提出了一种PANet网络用于改进基于提议的实例分割框架的信息流。PANet通过自下而上的路径增强来增强整个特征层次以在较低层中获得精确的定位信号从而缩短了信息路径。它还提出了自适应特征池化将特征网格和所有特征级别与提议子网络进行连接使每个特征级别的有用信息能够直接传播到后续的提议子网络。此外还创建了一个捕捉每个提议不同视图的互补分支以进一步改善掩膜预测。这些改进易于实现且几乎没有额外的计算开销。 8.FPN
论文Feature Pyramid Networks for Object Detection
用于目标检测的特征金字塔网络
「方法简介」特征金字塔是检测不同尺度物体的识别系统中的基本组成部分。但最近的深度学习目标检测器已经避免了金字塔表示部分原因是它们计算和内存密集。本文利用深度卷积神经网络固有的多尺度、金字塔层次结构以边际额外成本构建特征金字塔。从上到下的架构与侧向连接相结合可在所有尺度上构建高级语义特征图。这种架构称为特征金字塔网络FPN作为通用特征提取器在几个应用中表现出显著改进。 9.ASPP
论文DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs
使用深度卷积网络、稀疏卷积和全连接CRF进行语义图像分割
「方法简介」论文提出了DeepLab系统用于解决语义图像分割任务。主要贡献有三点首先强调了稀疏卷积Atrous Convolution在密集预测任务中的重要性它允许控制特征响应的计算分辨率并有效扩大滤波器视野其次提出了稀疏空间金字塔池化ASPP以多尺度稳健分割对象最后结合DCNNs和概率图模型的方法提高对象边界的定位精度。 10.SPP-net
论文Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition
用于视觉识别的深度卷积网络中的空间金字塔池化
「方法简介」现有的深度卷积神经网络CNN需要固定大小例如224x224的输入图像论文为网络配备了另一种池化策略——“空间金字塔池化”以消除上述要求。这种新的网络结构称为SPP-net可以生成固定长度的表示而无需考虑图像的大小/比例。金字塔池化对物体形变具有鲁棒性。由于这些优点SPP-net总体上应改进所有基于CNN的图像分类方法。 11.PSP-net
论文Pyramid Scene Parsing Network
⽤于语义分割的⾦字塔场景识别⽹络
「方法简介」场景识别是一项具有挑战性的任务因为它需要处理各种不同的场景和词汇。本文提出了一种新的方法通过使用不同区域基于上下文的聚合和金字塔池化模块以及提出的金字塔场景识别网络PSPNet来提高场景识别的性能。这种方法能够有效地利用全局上下文信息并产生高质量的识别结果。PSPNet提供了一个优越的框架用于像素级别的预测任务。 12.ECA-Net
论文ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks
深度卷积神经网络的高效通道注意力
「方法简介」论文介绍了Efficient Channel Attention (ECA)模块这个模块能够提升深度卷积神经网络CNN的性能同时保持较低的模型复杂度。它通过避免维度降低和采用局部通道交互策略来实现这一点。与ResNet50相比ECA模块的参数和计算量更少但性能提升超过2%。实验结果表明ECA模块在图像分类、目标检测和实例分割等任务中表现出了更高的效率和良好的性能。 关注下方《学姐带你玩AI》
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