Path Fusion(경로 융합)란 무엇입니까?
Path Fusion 경로 융합 - Then, we put forward a multipath fusion Mask R-CNN with double attention (DAMF Mask R-CNN) to implement the simultaneous segmentation of tooth surface and gear pitting. [1] This topological path fusion theory not only generated all of the existed serial of fractional charges in FQHE and found the exact correspondence between FQHE and integral quantum Hall effect (IQHE), but also predicted new serial of fractional charges in FQHE. [2] Additional path fusions were shown to be possible at low computational cost, opening up possibilities for further, systematic and task-specific architecture optimisation. [3] First, for enumerative parallelization, it proposes path fusion. [4] Then, multi-path fusion comprising of underexposure and contrast-enhanced inputs is used for visibility enhancement, where saturation and Laplacian contrast are measured as weight maps and constructed for Gaussian pyramids. [5] Though remarkable success has been achieved along this direction, existing meta-path-based recommendation methods face at least one of the following issues: 1) existing methods merely adopt simple meta-path fusion rules, which might be insufficient to exclude inconsistent information of different meta-paths that may hurt model performance; 2) the representative power is limited by shallow/stage-wise formulations. [6] To further improve the accuracy of one stage single shot detector (SSD), we propose a novel Multi-Path fusion Single Shot Detector (MPSSD). [7] To explore a more abundant variety of video information, it implements a three path fusion strategy in the encoder side which combines complementary features. [8] To address this issue, we propose a novel multi-scale multi-path fusion network with cross-modal interactions (MMCI), in which the traditional two-stream fusion architecture with single fusion path is advanced by diversifying the fusion path to a global reasoning one and another local capturing one and meanwhile introducing cross-modal interactions in multiple layers. [9] This paper releases a new cervical cell dataset and proposes a network named Binary Tree-like Network with Two-path Fusion Attention Feature (BTTFA). [10] In this paper, we propose a multi-path fusion network for generating high resolution height maps while preserving scene structures well. [11] In this study, we present an independent decision path fusion (IDPF) method by developing a bimodal asynchronous BCI based on electroencephalographs (EEGs) and functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) to discriminate multiple mental states. [12]그런 다음, 톱니 표면과 기어 피팅의 동시 분할을 구현하기 위해 이중 주의가 있는 다중 경로 퓨전 마스크 R-CNN(DAMF Mask R-CNN)을 제안합니다. [1] 이 위상 경로 융합 이론은 FQHE에서 존재하는 분수 전하의 모든 직렬을 생성하고 FQHE와 적분 양자 홀 효과(IQHE) 사이의 정확한 일치를 발견했을 뿐만 아니라 FQHE에서 분수 전하의 새로운 직렬을 예측했습니다. [2] 추가 경로 융합은 낮은 계산 비용으로 가능한 것으로 나타났으며, 이는 보다 체계적이고 작업별 아키텍처 최적화의 가능성을 열어줍니다. [3] 첫째, 열거적 병렬화를 위해 경로 융합을 제안한다. [4] 그런 다음, 노출 부족 및 대비 강화 입력으로 구성된 다중 경로 융합이 가시성 향상을 위해 사용되며, 여기서 채도 및 라플라시안 대비는 가중치 맵으로 측정되고 가우시안 피라미드에 대해 구성됩니다. [5] 이러한 방향으로 괄목할 만한 성공을 거두었지만 기존의 메타경로 기반 추천 방법은 다음 중 적어도 하나의 문제에 직면해 있습니다. 모델 성능을 저하시킬 수 있는 메타 경로; 2) 대표파워는 얕고/단계적인 공식에 의해 제한된다. [6] 1단 SSD(Single Shot Detector)의 정확도를 더욱 향상시키기 위해 새로운 MPSSD(Multi-Path fusion Single Shot Detector)를 제안합니다. [7] 보다 풍부하고 다양한 비디오 정보를 탐색하기 위해 인코더 측에서 보완 기능을 결합하는 3경로 융합 전략을 구현합니다. [8] 이 문제를 해결하기 위해 우리는 융합 경로를 글로벌 추론으로 다양화하여 단일 융합 경로를 가진 기존의 2스트림 융합 아키텍처를 발전시킨 새로운 MMCI(교차 모드 상호 작용)를 사용한 다중 규모 다중 경로 융합 네트워크를 제안합니다. 하나와 다른 하나는 하나를 로컬로 캡처하는 동시에 여러 레이어에서 교차 모드 상호 작용을 도입합니다. [9] 이 논문은 새로운 자궁 경부 세포 데이터 세트를 발표하고 BTTFA(Binary Tree-like Network with Two-path Fusion Attention Feature)라는 이름의 네트워크를 제안합니다. [10] 본 논문에서는 장면 구조를 잘 보존하면서 고해상도 하이트 맵을 생성하기 위한 다중 경로 융합 네트워크를 제안합니다. [11] 이 연구에서는 다중 정신 상태를 식별하기 위해 뇌파(EEG) 및 기능적 근적외선 분광법(fNIRS)을 기반으로 하는 바이모달 비동기 BCI를 개발하여 독립 결정 경로 융합(IDPF) 방법을 제시합니다. [12]
path fusion network
To address this issue, we propose a novel multi-scale multi-path fusion network with cross-modal interactions (MMCI), in which the traditional two-stream fusion architecture with single fusion path is advanced by diversifying the fusion path to a global reasoning one and another local capturing one and meanwhile introducing cross-modal interactions in multiple layers. [1] In this paper, we propose a multi-path fusion network for generating high resolution height maps while preserving scene structures well. [2]이 문제를 해결하기 위해 우리는 융합 경로를 글로벌 추론으로 다양화하여 단일 융합 경로를 가진 기존의 2스트림 융합 아키텍처를 발전시킨 새로운 MMCI(교차 모드 상호 작용)를 사용한 다중 규모 다중 경로 융합 네트워크를 제안합니다. 하나와 다른 하나는 하나를 로컬로 캡처하는 동시에 여러 레이어에서 교차 모드 상호 작용을 도입합니다. [1] 본 논문에서는 장면 구조를 잘 보존하면서 고해상도 하이트 맵을 생성하기 위한 다중 경로 융합 네트워크를 제안합니다. [2]