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即插即用篇 | YOLOv8 引入自调制特征聚合模块 SMFA | ECCV 2024

news 2025/1/16 13:33:17

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代码地址：https://github.com/Zheng-MJ/SMFANet
论文地址：https://www.ecva.net/papers/eccv_2024/papers_ECCV/papers/06713.pdf

基于Transformer的重建方法实现了显著的性能，因为Transformer的自注意力（SA）可以探索非局部信息，从而更好地重建高分辨率图像。然而，关键的点积自注意力需要大量计算资源，这限制了其在低功耗设备中的应用。此外，自注意力机制的低通特性限制了其捕捉局部细节的能力，导致平滑的重建结果。为了解决这些问题，我们提出了一种自调制特征聚合࿰


http://www.mrgr.cn/news/61273.html

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