粗读MixMo: Mixing Multiple Inputs for Multiple Outputs via Deep Subnetworks

        在之前的研究中,有人提出可以把多个不同的网络集成到一个网络里,实现多输入和多输出,即一次输出好几张图,且一次输出这些图对应的结果,如分类结果。

        之前的研究是把两幅图片各自乘以一个系数,融为一张图片,系数为k,融合方式为

        粗读MixMo: Mixing Multiple Inputs for Multiple Outputs via Deep Subnetworks

        而本文提出的方法如图所示

粗读MixMo: Mixing Multiple Inputs for Multiple Outputs via Deep Subnetworks

        融合方式不再是按像素融合,而是利用mask进行拼接,类似于Labels4Free中生成合成图像的操作。其中,那个粗读MixMo: Mixing Multiple Inputs for Multiple Outputs via Deep Subnetworks就是mask,k衡量mask处理后要保留的像素占整幅图像像素的百分比,作者定为了0.5。

 

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