PKINet采用无扩展的多尺度卷积核来提取不同尺度的目标特征并捕获局部上下文。具体来说，首先，PKINet不依赖于大核卷积或膨胀卷积来扩展感受野，而是利用无扩展的深度卷积（inception-style）来提取不同感受野之间的多尺度纹理特征。最后，这两个模块协同工作，促进了局部和全局上下文信息的自适应特征提取，从而提高了遥感目标检测的性能。为了解决上述问题，以前的方法是通过大核卷积或膨胀卷积来扩展主干网络的空间感受野。但是，前者通常会引入相当大的背景噪声，而后者可能会产生过于稀疏的特征表示。
2025年ST7735S接口说明（st7735配置说明）
ST7735S接口说明（st7735配置说明）PKINet 采用无扩展的多尺度卷积核来提取不同尺度的目标特征并捕获局部上下文 具体来说 首先 PKINet 不依赖于大核卷积或膨胀卷积来扩展感受野 而是利用无扩展的深度卷积 inception style 来提取不同感受野之间的多尺度纹理特征 最后 这两个模块协同工作 促进了局部和全局上下文信息的自适应特征提取 从而提高了遥感目标检测的性能 为了解决上述问题 以前的方法是通过大核卷积或膨胀卷积来扩展主干网络的空间感受野 但是 前者通常会引入相当大的背景噪声 而后者可能会产生过于稀疏的特征表示
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