【YOLO11改进 - C3k2融合】C3k2融合DWRSeg二次创新C3k2_DWRSeg：扩张式残差分割网络，提高特征提取效率和多尺度信息获取能力，助力小目标检测
介绍 摘要 许多当前的研究直接采用多速率深度扩张卷积，以同时从一个输入特征图中捕获多尺度上下文信息，从而提高实时语义分割的特征提取效率。然而，由于不合理的结构和超参数，这种设计可能导致难以获取多尺度上下文信息。为了降低获取多尺度上下文信息的难度，我们提出了一种高效的多尺度特征提取方法，将原来的单步方法分解为两个步骤：区域残差化-语义残差化。在这种方法中，多速率深度扩张卷积在特征提取中扮演了一个简....
【YOLO11改进 - C3k2融合】C3k2DWRSeg二次创新C3k2_DWR：扩张式残差分割网络，提高特征提取效率和多尺度信息获取能力，助力小目标检测
介绍 摘要 许多当前的研究直接采用多速率深度扩张卷积，以同时从一个输入特征图中捕获多尺度上下文信息，从而提高实时语义分割的特征提取效率。然而，由于不合理的结构和超参数，这种设计可能导致难以获取多尺度上下文信息。为了降低获取多尺度上下文信息的难度，我们提出了一种高效的多尺度特征提取方法，将原来的单步方法分解为两个步骤：区域残差化-语义残差化。在这种方法中，多速率深度扩张卷积在特征提取中扮演了一个简....
RV融合新SOTA！RADIANT：全新雷达-图像关联网络的3D检测
动机作为一种能够直接测量深度的传感器，其相较于Lidar存在较大的误差，因此利用雷达本身精度难以精确地将雷达结果与单目方法的3D估计相关联。本文提出了一种融合网络RADIANT来解决雷达-摄像机关联的挑战。通过预测雷达点到真实目标中心点的3D偏移，随后利用修正后的雷达点修正图像预测结果，使得网络在特征层和检测层完成融合。贡献通过增强毫米波点云获得3D目标的中心位置使用增强后的毫米波点云完成相机-....
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