MGCNet通过​​多组对比学习​​和​​层次化特征增强​​，在复杂场景（如CoCA）中显著提升共显着检测性能。其创新模块（DEM、CRM、MCLM）可迁移至其他密集预测任务（如语义分割），而轻量化设计（VGG主干+高效模块）适合实际部署。未来方向包括探索更轻量主干（如MobileNet）和动态特征重组策略。网络。

我们的凝聚式深度关联（CONDA）模型的整体流程图。具体来说，凝聚式深度关联（CONDA）模型首先利用图像特征来计算超关联。然后，全像素超关联由对应诱导关联凝聚（CAC）模块进行凝聚，并输入到聚合网络中，以获得深度关联特征。这些特征随后在特征金字塔网络（FPN）解码器过程中用于最终的预测。为简洁起见，图中仅展示了三张相关图像。问题一：这张图的流程是什么？这张图展示的是 ​​ 的完整工作流程，其核心