文件名称：数据融合matlab代码-C2FNet:建造
文件大小：1.54MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 05:40:37
系统开源
数据融合matlab代码C2FNet：用于伪装对象检测的上下文感知跨层融合网络（IJCAI 2021） 作者：孙玉佳，陈庚，周涛，张艺，刘念。 1.前言 该存储库为“ IJCAI-2021”提供了“用于伪装对象检测的上下文相关跨层融合网络”的代码。 2.概述 2.1。 介绍 由于物体与其周围环境之间的边界对比度较低，因此伪装物体检测（COD）是一项具有挑战性的任务。 另外，被伪装物体的外观变化很大，例如物体的尺寸和形状，加剧了精确COD的难度。 在本文中，我们提出了一种新颖的上下文感知跨层融合网络（C2FNet），以解决具有挑战性的COD任务。特别是，我们提出了一种注意力诱导跨层融合模块（ACFM），以将多级功能与信息丰富的注意力系数。 然后将融合的特征馈送到建议的双分支全局上下文模块（DGCM），该模块产生用于利用丰富的全局上下文信息的多尺度特征表示。 在C2FNet中，这两个模块以级联方式在高级功能上进行。 在三个广泛使用的基准数据集上进行的广泛实验表明，我们的C2FNet是有效的COD模型，其性能明显优于最新模型。 2.2。 框架概述 图1：所提出模型的总体架构，由两个关键组件组
【文件预览】：
C2FNet-master
----README.md(4KB)
----utils()
--------utils.py(2KB)
--------AdaX.py(7KB)
--------tensor_ops.py(499B)
--------dataloader.py(4KB)
----MyTrain.py(4KB)
----MyTest.py(1KB)
----.idea()
--------deployment.xml(344B)
--------encodings.xml(135B)
--------misc.xml(295B)
--------modules.xml(284B)
--------.name(6B)
--------C2FNet.iml(463B)
----Images()
--------net.png(551KB)
--------results.png(1MB)
----lib()
--------C2FNet.py(7KB)
--------ResNet.py(4KB)
--------Res2Net_v1b.py(8KB)
----requirement.txt(68B)