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Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks
因为我是语义分割方向 对图像超分辨率不了解 这里简单记录一下读论文的收获 论文地址 超分辨率的输入是低分辨率 最终恢复超分辨率图片 作者发现低分辨率的图片拥有丰富的低频细节 对应图像中大块的平坦区域 然而低分辨率的每个通道在处理时候总是平等
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深度学习
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人工智能
Fully Attentional Network for Semantic Segmentation
背景 非局部注意力使用一个简单的相似度矩阵 因此会造成attention miss 为了解决这个问题 提出了fully attentional network 同时进行位置和通道编码 本文主要解决在通道非局部中的位置问题 attention
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SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers
https arxiv org pdf 2105 15203 pdf 文章提出了SegFormer encoder由金字塔Transformer组成 不使用位置编码 而是使用一个3x3的逐深度卷积 decoder使用了简单的MLP 因为分类
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