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基于分层特征感知注意力与查询选择编码器的端到端目标检测
常规文章 | Updated:2025-09-04
    • 基于分层特征感知注意力与查询选择编码器的端到端目标检测

    • End-to-end object detection using a query-selection encoder with hierarchical feature-aware attention

    • 在端到端对象检测领域,引入了一种新的查询选择编码器(QSE)来提高训练收敛速度和检测精度。专家研究人员引入了一种分层特征感知注意力(HFA)机制,该机制有效地抑制了相似的特征表示,并突出了有区别的特征,加速了特征选择过程。该方法在容纳基于CNN和Transformer的探测器方面具有高度的通用性,为构建更高效的探测系统奠定了基础。
    • 信息与电子工程前沿(英文)   2025年26卷第8期 页码:1324-1340
    • DOI:10.1631/FITEE.2400960    

      中图分类号: TP391.41
    • 收稿日期:2024-10-29

      修回日期:2025-02-09

      纸质出版日期:2025-08

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  • 王足毅, 郑智萌, 孟濬, 等. 基于分层特征感知注意力与查询选择编码器的端到端目标检测[J]. 信息与电子工程前沿(英文), 2025,26(8):1324-1340. DOI: 10.1631/FITEE.2400960.

    Zuyi WANG, Zhimeng ZHENG, Jun MENG, et al. End-to-end object detection using a query-selection encoder with hierarchical feature-aware attention[J]. Frontiers of information technology & electronic engineering, 2025, 26(8): 1324-1340. DOI: 10.1631/FITEE.2400960.

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