顶刊TPAMI 2024！北理等提出FreqFusion，让CVPR投稿轻松涨点

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨知凡 来源丨PaperWeekly 编辑丨极市平台 极市导读   本文提出了一种名为FreqFusion的新方法，用于改善计算机视觉中的密集图像预测任务，如语义分割、目标检测、实例分割和全景分割。FreqFusion通过自适应低通滤波器、偏移生成器和自适应高通滤波器增强特征图的质量，显著提高了模型的性能。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 大家是不是埋头准备 CVPR 2025 的投稿苦于涨点困难？快来看看热气腾腾的新鲜 TPAMI 2024 论文： 论文链接： https://www.arxiv.org/abs/2408.12879 代码已开源： https://github.com/Linwei-Chen/FreqFusion 在语义分割、目标检测、实例分割、全景分割上都涨点！ 01 这篇论文做了什么？ 现有的语义分割、目标检测等高层密集识别模型中，往往需要将低分辨高层特征与高分辨率低层特征融合，例如 ………………………………