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空间依赖感知模块(Spatial Dependency Perception Module,SDFM): 实际意义:①空间融合缺陷:FPN递归上采样导致上下层特征图中小目标位置错位,仅通过像素级加法融合特征,未建模像素间的空间依赖关系。 ②小目标空间信息缺失:小目标特征易被背景噪声掩盖,传统方法无法聚焦局部区域,上层高语义特征与下层细节特征缺乏有效关联,特征表达不完整。 实现方式:①输入上层特征图A与下层特征图B。 ②特征映射生成:通过1×1卷积分别从特征图A生成查询(Q),从特征图B生成键(K)和值(V)。 ③特征块划分:将 Q、K、V划分为多个特征块,对每个特征块计算 Q与K的像素级相似度矩阵。 ④加权融合:用相似度矩阵对 V 进行加权聚合,生成空间依赖信息特征。⑥输出整合:将特征块按空间位置拼接,与原始输入相加,得到增强后的特征图。
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本视频仅供娱乐,内容无任何政治倾向,台词不代表作者本人政治立场,请勿过分解读 视频背景音来自:BV1bntqzrEyC 参考文献: 东德蔡司 flektogon和鲁道夫·苏黎世: https://zeissikonveb.de/start/objektive/wechselobjektive1950er/carl-zeiss-jena/flektogon-2-8-35.html biotar和威利梅尔特: 西德蔡司历史:https://lenspire.zeiss.com/photo/en/article/lenses-make-history#:~:text=In%201950%2C%20a%20handshake%20between%20Victor%20Hasselblad%2C%20the,have%20been%20used%20by%20generations%20of%20professional%20photographers. 徕卡https://www.leica-camera.cn/press-release/2295
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