CEDNet: A cascade encoder–decoder network for dense prediction

The prevailing methods for dense prediction tasks typically utilize a heavy classification backbone to extract multi-scale features and then fuse these features using a lightweight module. However, these methods allocate most computational resources to the classification backbone, which delays the m...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Pattern recognition Jg. 158; S. 111072
Hauptverfasser:	Zhang, Gang, Li, Ziyi, Tang, Chufeng, Li, Jianmin, Hu, Xiaolin
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier Ltd 01.02.2025
Schlagworte:	Cascade encoder–decoder Dense prediction Instance segmentation Multi-scale feature fusion Object detection Semantic segmentation Instance segmentation Cascade encoder–decoder Semantic segmentation Dense prediction Multi-scale feature fusion Object detection
ISSN:	0031-3203
Online-Zugang:	Volltext
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