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建设本地端网站,首页官网,物流公司名称起名大全,苏州十大软件公司CVPR ABCNet#xff1a;CNN与Transformer的完美融合论文原文 #xff1a;https://arxiv.org/abs/2303.10321代码#xff1a;https://github.com/PANPEIWEN/ABC即插即用代码仓库#xff1a;https://github.com/AITricks/AITricks1️⃣ 核心思想#xff1a;局部与全局的强强…CVPR ABCNetCNN与Transformer的完美融合论文原文 https://arxiv.org/abs/2303.10321代码https://github.com/PANPEIWEN/ABC即插即用代码仓库https://github.com/AITricks/AITricks1️⃣ 核心思想局部与全局的强强联合 红外小目标难检测是因为CNN虽然纹理提取强但感受野受限容易把噪声当成目标虚警Transformer虽然全局强但缺乏局部感知很难抓住微小目标。ABCNet的核心就是混合架构利用Transformer的全局注意力来“抑制背景噪声”利用CNN的卷积归纳偏置来“增强目标特征”实现去伪存真。2️⃣ 核心模块一CLFT卷积线性融合Transformer✨痛点解决传统卷积层后噪声和目标都会被激活。创新点设计了BAM双线性注意力模块用极低的计算量算出全局空间相关性。效果它像一个过滤器把卷积提取的特征和全局注意力矩阵相乘。只有那些“既有局部强度又有全局相关性”的真实目标会被保留孤立的噪声直接被抑制3️⃣ 核心模块二UCDCU型卷积-空洞卷积位置放在网络的最深层Bottleneck。机制采用U型结构先用空洞卷积Dilated Conv扩大感受野过滤残余噪声再缩小感受野聚焦目标。作用在特征图分辨率最低的时候对目标特征进行精细化重构防止小目标在深层网络中丢失。4️⃣ 即插即用涨点神器CLFT非常适合替换U-Net编码器里的Conv块专门用来抑制复杂背景下的噪声。UCDC适合替换U-Net底部的Bottleneck利用U型空洞卷积提升深层特征的表达能力。5️⃣ 实验结果分析SOTA验证 定量指标在NUAA、IRSTD1k等4个数据集上全面SOTA。特别是在最难的 IRSTD1k 数据集上IoU比第二名高出了 3.15%优势巨大视觉效果对比图显示ABCNet能完美区分出其他模型容易搞错的“类目标噪声”False Alarm误检率极低。效率ABC-S小版本在RTX 3090上推理速度达到 93 FPS满足实时性要求。#科研 #科研学习 #深度学习 #目标检测 #计算机视觉 #transformer #论文