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論文閱讀 Stepwise Feature Fusion: Local Guides Global

2年前作者：藍海漁夫分類：Toy博客閱讀(28)違法舉報

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1，另一個ssfomer

我在找論文時發(fā)現(xiàn)，把自己的分割模型命名為ssformer的有兩個：，一個論文SSformer: A Lightweight Transformer for Semantic Segmentation中提出的一種輕量級Transformer模型，結(jié)構(gòu)如下

論文閱讀 Stepwise Feature Fusion: Local Guides Global,機器學(xué)習,transformer,深度學(xué)習,人工智能

這個結(jié)構(gòu)很簡單，就是在用MLP層處理一下不同層的swin transformer block特征，然后融合。

這個沒什么太多好說的。

2，我們要說的ssformer

我們要重點說的ssformer是Stepwise Feature Fusion: Local Guides Global這篇。

這篇論文的模型采用金字塔Transformer作為編碼器，并提出了一種全新的解碼器PLD。

整體結(jié)構(gòu)如下：

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3，編碼器分支

編碼器采用了PVTv2（Pyramid Vision Transformer v2）的設(shè)計，該設(shè)計在Segformer中也有所使用。PVTv2是一種用于圖像識別任務(wù)的Transformer架構(gòu)，它通過使用卷積操作來替代傳統(tǒng)Transformer中的位置上的嵌入（PE）操作，以保持空間信息的一致性并提供出色的性能和穩(wěn)定性。

4，解碼器分支PLD

PLD的設(shè)計旨在解決Transformer模型在處理密集預(yù)測任務(wù)時可能出現(xiàn)的注意力分散問題，并強調(diào)局部特征以改善細節(jié)處理能力。

PLD由局部強調(diào)模塊LE和漸進式特征聚合模塊（SFA）組成。

LE模塊使用卷積操作來混合每個補丁周圍的特征，從而增加相鄰補丁與中心補丁之間的關(guān)聯(lián)權(quán)重，強調(diào)局部特征。由于不同深度的特征流具有不同類型的特征，LE模塊在特征金字塔的不同層級上使用不同的卷積權(quán)重。

5，實驗結(jié)果

論文閱讀 Stepwise Feature Fusion: Local Guides Global,機器學(xué)習,transformer,深度學(xué)習,人工智能文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-840671.html

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