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TOOL · CL_327381 · Oct 28 · 04:00

AxisQ 框架增强伪装目标检测模型

研究人员开发了 AxisQ，一个新颖的深度自适应量化框架，旨在改进伪装目标检测 (COD) 模型。该方法智能分配精度，利用通道域处理浅层特征，利用局部频率域处理深层特征，以更好地保留细微的前景区域和模糊边界。实验表明，AxisQ 在低比特宽度下显著提高了精度，并且在 CFRN 和 CamoFormer-P 等模型上取得了显著的提升。