顶刊TPAMI 2024！北理等提出FreqFusion，让CVPR视觉投稿轻松涨点！（附论文及源码）

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以下 文 章来源于微信公众号： PaperWeekly 作者：知凡 单位：北京理工大学 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/-uXWh4G449c1wphEC6L3pQ 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 在计算机视觉中，现有特征融合方法常导致不一致和边界模糊。北京理工大学提出FreqFusion方法，通过创新滤波器设计，提升特征一致性和细节表现，实现多种视觉任务性能的显著提升。 论文标题： Frequency-aware Feature Fusion for Dense Image Prediction 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！ 1、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 FPN： 虽然简单，但这样粗糙的特征融合方式显然不 ………………………………