专栏名称: Ai fighting
本公众号主要分享自动驾驶感知实战,从算法训练到模型部署。主要致力于3D目标检测,3D目标追踪,多传感器融合,Transform,BEV,OCC,模型量化,模型部署等方向的实战。
目录
相关文章推荐
今天看啥  ›  专栏  ›  Ai fighting

Yolo11改进策略:上采样改进|CARAFE,轻量级上采样|即插即用|附改进方法+代码

Ai fighting  · 公众号  ·  · 2024-12-11 07:00
    

文章预览

论文介绍 CARAFE模块概述 :本文介绍了一种名为CARAFE(Content-Aware ReAssembly of FEatures)的模块,它是一种用于特征上采样的新方法。 应用场景 :CARAFE模块旨在改进图像处理和计算机视觉任务中的上采样过程,特别适用于目标检测、实例分割、语义分割和图像修复等任务。 目标 :通过引入内容感知的重新组装机制,CARAFE旨在提高上采样过程的准确性和效率。 创新点 内容感知上采样 :与传统的上采样方法(如双线性插值、转置卷积等)相比,CARAFE引入了内容感知机制,能够根据输入特征的内容动态地调整上采样过程。 动态重新组装 :CARAFE通过预测每个位置的重新组装核(reassembly kernel),实现了对输入特征的局部区域进行重新组装,从而生成更准确的上采样结果。 高效性 :尽管CARAFE引入了额外的计算步骤,但其计算开销相对较小,且能够显著提高 ………………………………

原文地址:访问原文地址
快照地址: 访问文章快照
总结与预览地址:访问总结与预览