.png){kind=icon}
返回
A bio-inspired module for improving semantic segmentation model’s robustness
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1016/j.neucom.2025.132276.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
• 提出了一种受生物启发的拮抗调制模块（AMM），用于模拟人类视觉通路中的抑制和兴奋性相互作用，以增强语义分割模型的鲁棒性。
• AMM可以无缝集成到各种分割架构中，如DeepLabV3、FCN、U-Net、MobileNet-V2和ShuffleNet-V2，无需修改其原始结构。
• 在五种噪声损坏类型下的广泛实验表明，AMM在提高模型稳定性和分割精度的同时，不会增加计算复杂度。
期刊
IF:
6.5
论文数:
2.5W
被引数:
6.5W
机构
引用论文
Orientation Tuning of Input Conductance, Excitation, and Inhibition in Cat Primary Visual Cortex
OAAI
.png){kind=icon}
OAAI分享收藏Neocognitron: A self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in positionNeocognitron：一种用于不受位置偏移影响的模式识别机制的自我组织神经网络模型
PREAI
分享收藏Spatial Structure and Symmetry of Simple-Cell Receptive Fields in Macaque Primary Visual Cortex
PREAI
分享收藏Early Visual Processing of Feature Saliency Tasks: A Review of Psychophysical Experiments特征显着性任务的早期视觉处理: 心理物理实验的回顾OAAI
OAAI分享收藏
分享收藏
查看更多内容