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英文字典中文字典相关资料:


  • 【即插即用模块】TIP 2025 | PreConv：抗旋转干扰，三种 . . .
    为了应对这一挑战，本文首先构建了一个通用卷积组框架，旨在更充分利用方向信息，并为网络配备旋转等方差。 随后，我们在数学上设计了一种基于填充的 旋转等变卷积 模式 (PreCM)。 旋转等变性示例以及标准卷积对于旋转处理的局限： PreConv有效地解决了上述限制： 适用范围：适用于通用视觉领域，特别是 数据中有旋转的图像，比如遥感，水下等不同方向拍摄的场景。 模块优劣： 缝合位置：替代标准卷积。 模块效果：PreConv插入到各种网络中明显涨点。 PreConv的消融：以U形结构为例，分五种情况替换标准卷积。 替换所有的标准卷积涨点最多： 代码与模块结构图对应关系： 模块代码（详细注释与特征流前向传播过程中的维度变化）：
  • XinyuXu414 PreCM-The-Padding-based-Rotation-Equivariant . . . - GitHub
    Here are the supplementary materials and codes for the article titled "PreCM: The Padding-based Rotation Equivariant Convolution Mode for Semantic Segmentation" Thank you for your attention
  • 顶刊TIP 2025！上海交大提出PreCM：让遥感分割网络“旋转不 . . .
    即插即用的替换组件：可直接替换网络中的标准卷积、扩张卷积、转置卷积等多种卷积类型，无需修改网络架构。 三层群论框架：构建了提取-融合-压缩的卷积-群框架，在0° 90° 180° 270°实现严格旋转等变。 新评价指标RD：首次提出量化旋转影响的Rotation Difference指标，直观衡量网络的抗旋转干扰能力。 实际应用中，遥感卫星、医学成像、无人机监控等场景的成像角度往往是任意的，导致同一物体在不同角度下CNN分割结果不一致。
  • PreCM: The Padding-based Rotation Equivariant Convolution Mode for . . .
    In light of this, this paper first proposes a padding-based rotation equivariant convolution mode (PreCM) that can be flexibly applied to multi-scale images and convolution kernels
  • 顶刊新发！上海交大提出PreCM：即插即用的旋转等变卷积 . . .
    本文针对语义分割模型因图像方向任意性导致性能下降的难题，提出了一种即插即用的基于填充的旋转等变卷积模式（PreCM） 。 该模块基于严谨的群论推导，能直接替换现有网络中的卷积层，使其获得严格的旋转等变性
  • PreCM: The Padding-based Rotation Equivariant Convolution Mode for . . .
    To address this challenge, this paper first constructs a universal convolution-group framework aimed at more fully utilizing orientation information and equipping the network with rotation equivariance
  • PreCM: The Padding-based Rotation Equivariant Convolution Mode for . . .
    Based on the group theory, we first build a rotation equivariant convolution-group framework to extract the features related to orientational information, and also mathematically prove its rotation equivariance
  • PreCM: The Padding-Based Rotation Equivariant Convolution Mode for . . .
    To address this challenge, this paper first constructs a universal convolution-group framework aimed at more fully utilizing orientation information and equipping the network with rotation equivariance
  • 【即插即用模块】卷积篇 | TIP 2025 | PreConv：抗旋转干扰 . . .
    本文提出Gated CNN Block 模块，通过门控机制和动态 卷积 优化视觉任务性能。 相比Mamba模型，该 模块 在图像分类任务中表现更优，计算成本更低。 核心创新包括门控特征筛选、部分通道 卷积 和残差连接，适用于边缘设备和深层视觉任务。 实验表明，Gated CNN Block在多项基准测试中性能领先，可作为ViT的高效 替代 组件。 代码实现采用PyTorch，支持 即插即用 集成。
  • 顶刊TIP 2025！上海交大提出PreCM：让遥感分割网络“旋转不 . . .
    即插即用的替换组件：可直接替换网络中的标准卷积、扩张卷积、转置卷积等多种卷积类型，无需修改网络架构。 三层群论框架：构建了提取-融合-压缩的卷积-群框架，在0° 90° 180° 270°实现严格旋转等变。 新评价指标RD：首次提出量化旋转影响的Rotation Difference指标，直观衡量网络的抗旋转干扰能力。 实际应用中，遥感卫星、医学成像、无人机监控等场景的成像角度往往是任意的，导致同一物体在不同角度下CNN分割结果不一致。





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