Gated Fully Fusion for Semantic Segmentation论文阅读 - CSDN …
2020年12月25日 · 这篇文章提出Gated Fully Fusion (GFF)结构，选择性融合多尺度特征，通过融合强语义高层次特征和细节低层次特征提升特征表达能力，gates用来控制有用信息的传播，减少融合时的噪声。 语义分割的基本任务是为每个像素产生高层次表达：高层次和高分辨率的特征图，高分辨率和高层次特征图分布在卷积网络的两端。 卷积网络中，不容易得到同时包含高分辨率和高语义的特征图，因此融合顶层的高层次特征和底层的高分辨率特征是必要的， 高级特征图可以 …
GFF: 北大等提出的门控全融合语义分割 - CSDN博客
2024年10月22日 · 本文提出了一个新的多级特征融合方式，称为门控全融合（Gated Fully Fusion，GFF），利用门控机制以全连接的方式选择性地从多个级别进行特征融合。具体来说，每一层的特征通过语义更强的高层特征和细节更多的低层特征来增强，并使用门来控制有用信息的传 …
5-GFF: Gated Fully Fusion for Semantic Segmentation门控融合语 …
2024年12月2日 · 研究提出的Gated Fully Fusion (GFF)架构在语义分割任务中显著提升了 性能，特别是在处理小/薄物体和细节信息时表现出色。 语义分割通过对 每个像素密集预测 其类别，生成对场景的全面理解。 深度 卷积神经网络 的高级特征已经在语义分割任务中证明了它们的有效性，然而 高级特征的粗分辨率 经常导致对小/薄物体的结果不佳，而这些物体的细节信息非常重要。 很自然地，我们考虑引入 低级特征来补偿高级特征 中丢失的细节信息。 不幸的是，简单地结合 多 …
【多源数据融合】CMGFNet：通过跨模态特征融合在多光谱和DSM …
2022年6月12日 · 本文提出了一种使用高分辨率遥感影像（RGB）和数字表面模型（DSM）进行建筑物提取的深层卷积网络，命名为CMGFNet。 该网络使用两个独立的编码器分别在RGB和DSM上生成对应模态的多级特征，并通过跨模态和多层级特征融合实现高精度建筑物提取。 此外，本文还提出了一种残差深度可分离卷积用于网络的解码过程，有效减少了网络参数量，提升了计算效率。 Github上有此论文相关的代码（地址： github.com/hamidreza201），但没有声明是否为官方 …
[1804.00213] Gated Fusion Network for Single Image Dehazing
2018年3月31日 · The constructed network adopts a novel fusion-based strategy which derives three inputs from an original hazy image by applying White Balance (WB), Contrast Enhancing (CE), and Gamma Correction (GC). We compute pixel-wise confidence maps based on the appearance differences between these different inputs to blend the information of the derived ...
[1904.01803] GFF: Gated Fully Fusion for Semantic Segmentation
2019年4月3日 · In this paper, we propose a new architecture, named Gated Fully Fusion (GFF), to selectively fuse features from multiple levels using gates in a fully connected way.
MSGFNet: Multi-Scale Gated Fusion Network for Remote Sensing …
2024年2月2日 · Then, we propose a multi-scale gated fusion module (MSGFM) that has a multi-scale progressive fusion (MSPF) unit and a gated weight adaptive fusion (GWAF) unit. This module aims to obtain discriminative fusion features, improving the details of boundaries and effectively detecting the complete change targets.
In this paper, we propose an efficient algorithm to di-rectly restore a clear image from a hazy input. The pro-posed algorithm hinges on an end-to-end trainable neural network that consists of an encoder and a decoder.
图像去雾学习笔记十：Gated Fusion Network for Single ... - 知乎
2023年5月31日 · 构建的网络采用一种新颖的基于融合的策略，通过应用白平衡 (WB)、对比度增强 (CE) 和 伽马校正 (GC) 从原始模糊图像中获取三个输入。 我们根据这些不同输入之间的外观差异计算逐像素 置信度 图，以混合派生输入的信息并保留具有良好可见性的区域。 最终的去雾图像是通过对派生输入的重要特征进行门控而产生的。 为了训练网络，我们引入了一种基于多尺度的方法，以避免光晕伪影。 对合成图像和真实世界图像的大量实验结果表明，所提出的算法与最先 …
Gated Fully Fusion for Semantic Segmentation
2020年4月3日 · In this paper, we propose a new architecture, named Gated Fully Fusion (GFF), to selectively fuse features from multiple levels using gates in a fully connected way.