[控场AI]
模型Map-based Squeeze-and-Excite

MAPSE

一种利用冻结网络语义地图定义池化区域的通道注意力模块变体,无需额外训练分割网络

时间轴 (近 90 天)

10月14日

论文提出了BASE、SPASE、MAPSE、PLEASE四种区域感知通道重标定模块,分别使用规则网格、SLIC超像素、冻结网络语义地图和端到端学习软分配来定义池化区域。

待验证50%
10月14日

实验结果显示,四种模块在大多数基准上超越了原始SE模块及相关的空间-通道注意力变体,取得了多数最优结果。

待验证50%

全部知识事实 (2)

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