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基于多層次特征融合的Transformer人臉識別方法

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中的卷積操作只能捕獲局部信息，而Transformer能保留更多的空間信息且能建立圖像的長距離連接.在視覺領域的應用中，Transformer缺乏靈活的圖像尺寸及特征尺度適應能力，通過利用層級式網(wǎng)絡增強不同尺度建模的靈活性，且引入多尺度特征融合模塊豐富特征信息.本文提出了一種基于改進的S（剩余14974字）

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