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【人工智能】用于遥感影像融合的自适应矩形卷积
电子科技大学团队提出自适应矩形卷积(ARConv)解决遥感图像多尺度特征提取难题。针对传统卷积核固定形状与采样点无法适应物体尺寸差异的问题,ARConv通过双子网络动态学习每个像素的卷积核高度...
【人工智能】LeafConvNeXt&大创申报&论文初稿-2025年5月25日人工智能组会总结
我介绍了LeafConvNeXt模型中的Layer Scale机制和Drop Path技术,以及LayerCAM可视化方法。在论文写作方面,老师们强调引言要聚焦核心问题,相关工作要突出重点,实验部分需分类对比并包含消融实...
【人工智能】《Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey》图像分割综述阅读总结(重磅)
我阅读了《Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey》这篇综述论文,它系统性地总结了基于深度学习的图像分割方法,包括语义分割和实例分割。论文详细介绍了卷积神经网络、编码器-解...
【人工智能】软著申请&模型改进-2025年3月9日人工智能组会总结
本文介绍了基于UNetFormer的城市绿地智能提取系统开发与实践经验。通过重构模型预测模块实现单图推理功能,结合Flask框架搭建Web应用,完成从算法到实际软件的转化。在模型优化方面,提出MSC-FF...
【人工智能】MSHFormer:一种具有边界增强的多尺度混合Transformer网络,用于高分辨率遥感图像建筑物提取
我总结了论文的MSHFormer模型,这是一种用于高分辨率遥感图像建筑物提取的多尺度混合Transformer网络。该模型通过多尺度局部感知模块、全局感知模块、边界增强模块和分组对齐特征融合模块,有效...