论文阅读—— CEASC(cvpr2023)

news2024/11/25 11:57:02

arxiv:https://arxiv.org/abs/2303.14488

github:https://github.com/Cuogeihong/CEASC

为了进一步减轻SC中的信息损失,使训练过程更加稳定,我们在训练过程中除了稀疏卷积之外,还保持了正常的密集卷积,生成了在全输入特征图上卷积的特征图C_{i,j}。然后,我们使用C_{i,j}来通过将MSE损失优化为来增强稀疏特征图F_{i,j}

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