频率全局局部上下文块

频域全局局部重标定

在频域显式建模通道间全局与局部依赖关系，以极小的计算开销显著提升现有CNN的性能。

刘云飞 · Yan, Liu · Huaqiang, Li · Junran, Zhang

Applied Intelligence 2024

技术优势

即插即用

可集成到现有CNN架构中，无需修改网络结构，就能提升图像分类、目标检测和语义分割性能。

算力开销小

提出的FGL模块是轻量级的，计算开销轻微，适合在资源受限场景部署。

多任务通用

在图像分类、目标检测和语义分割三个任务上都进行了评估，证明模块在不同视觉任务上均有效。

应用场景

• 图像分类：提升现有CNN在ImageNet等基准上的分类精度，无需更换网络结构。
• 目标检测：作为检测骨干网络的增强模块，提高检测精度，计算开销小。
• 语义分割：提升分割模型的特征表达能力，改善像素级预测质量。
• CNN主干网络增强：作为通用即插即用模块，增强各种CNN主干的表征能力。