RT-DETR改进策略【卷积层】| CGblock 内容引导网络 利用不同层次信息，提高多类别分类能力 （含二次创新）
一、本文介绍 本文记录的是利用CGNet中的CG block模块优化RT-DETR的目标检测网络模型。CG block通过局部特征提取器、周围环境提取器、联合特征提取器和全局环境提取器来提取局部特征、周围环境和全局环境信息，充分利用不同层次的信息。本文将其应用到RT-DETR中，并进行二次创新，使网络能够更好的处理多类别目标的分类能力。 专栏目录：RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻.....
YOLOv11改进策略【卷积层】| CGblock 内容引导网络 利用不同层次信息，提高多类别分类能力 （含二次创新）
一、本文介绍 本文记录的是利用CGNet中的CG block模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。CG block通过局部特征提取器、周围环境提取器、联合特征提取器和全局环境提取器来提取局部特征、周围环境和全局环境信息，充分利用不同层次的信息。本文将其应用到v11中，并进行二次创新，使网络能够更好的处理多类别目标的分类能力。 专栏目录：YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注.....
网络安全与信息安全：构建数字世界的坚固防线在当今数字化时代，网络安全已成为维护个人隐私、企业机密和国家安全的重要基石。本文旨在探讨网络安全漏洞、加密技术及安全意识等关键领域，通过深入浅出的方式，引导读者理解网络安全的核心要素，并分享实用的防护策略，共同守护我们的数字世界。
一、网络安全漏洞：隐形的威胁，显性的后果网络安全漏洞，如同潜藏在暗处的“刺客”，时刻威胁着网络世界的安宁。从著名的“心脏出血”漏洞到SolarWinds供应链攻击，这些案例无不警示我们：一个小小的漏洞，可能引发连锁反应，造成难以估量的损失。因此，及时发现并修复安全漏洞&#...
【论文精选】TPAMI2020 - PFENet_先验引导的特征富集网络_小样本语义分割
精选精析：【论文原文】：Prior Guided Feature Enrichment Network for Few-Shot Segmentation (当前引用次数：184)【论文代码】：https://github.com/Jia-Research-Lab/PFENet/ (当前Star：231)获取地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstrac....
【论文速递】Arxiv2018 - 加州伯克利大学借助引导网络实现快速、准确的小样本分割
【论文速递】Arxiv2018 - 加州伯克利大学借助引导网络实现快速、准确的小样本分割【论文原文】：Few-Shot Segmentation Propagation with Guided Networks【作者信息】：Kate Rakelly∗ Evan Shelhamer∗ Trevor Darrell Alexei Efros Sergey Levine获取地址：https://arx....
CVPR‘2023 | PIDNet: 基于注意力机制引导的实时语义分割网络架构，完美解决空间细节、上下文和边界信息
Title: PIDNet: A Real-time Semantic Segmentation Network Inspired by PID ControllersPaper: https://arxiv.org/pdf/2206.02066.pdfCode: https://github.com/XuJiacong/PIDNet导读本文介绍了一种名为PIDNet的实时语义分割网络架构。虽然....
卷麻了 | DAE-Former：高效双重注意力引导的Transformer网络称霸医学图像分割任务
Title: DAE-Former: Dual Attention-guided Efficient Transformer for Medical Image SegmentationAuthor: Reza Azad et al. (亚琛工业大学)Paper: https://arxiv.org/pdf/2212.13504v1.pdfGithub: https://github.com/m....
CVPR 2019|APCNet：基于全局引导的局部匹配度自适应金字塔上下文网络
本篇论文发现了一种全局引导的局部匹配度（Global-guided Local Affinity (GLA))特征，用于构造上下文语义信息。基于此特性，作者设计了自适应上下文模块，构建自适应金字塔上下文网络（APCNet）。在不使用COCO数据集预训练模型的情况下，获得了2019年PASCAL VOC2012最高的分数84.2%会议/期刊：CVPR2019论文题目：《Adaptive Pyram....
【论文精选】TPAMI2020 - PFENet_先验引导的特征富集网络_小样本语义分割（二）
实验精析：数据集：使用PASCAL-5i[33]和COCO[21]的数据集进行评估。PASCAL-5i由PASCAL VOC 2012[6]和来自SDS[12]数据集的扩展注释组成。20个类平均分为4个folds，i∈{0,1,2,3}，每个fold包含5个类。参考OSLSM[33]，PFENet在每次测试中随机抽取1000个query-support对。COCO包含80个类别。参考[28]，P....
【论文精选】TPAMI2020 - PFENet_先验引导的特征富集网络_小样本语义分割（一）
【论文精选】TPAMI2020 - PFENet_先验引导的特征富集网络_小样本语义分割精选精析：【论文原文】： Prior Guided Feature Enrichment Network for Few-Shot Segmentation (当前引用次数：184)【论文代码】： https://github.com/Jia-Research-Lab/PFENet/ (当前Star：231)....
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