在本研究中,我们提出了 MambaClinix,这是一种用于医学图像分割的新型 U 形架构,它将分层门控卷积网络 (HGCN)与 Mamba 集成在一个自适应的分阶段框架中。这种设计显著提高了计算效率和高阶空间相互作用,使模型能够有效地捕捉医学图像中的近端和远端关系。具体来说,我们的 HGCN 旨在通过纯卷积结构模仿 Transformers 的注意
2.1 高度分层分区策略 由于图像中的像素点之间有着一致的邻接关 系, 因此在作用于图像的卷积操作中, 卷积核被像 素自然分割为 Wk Hk 个子集, 其中, W k 和 Hk 第7期 张丞, 等: 高度分层分区的图卷积交警手势识别技术 1041 表示卷积核的宽和高. 在卷积核移动过程中, 每个 子集对应图像中的一个像素...
下文信息的关联性不足;模型忽略局部区域细节特征使得分割结果边界模糊.为解决上述问题,本文提出了循环分层解耦卷积和最大滤波(recurrent hierarchical-decoupled convolution and maximum filtering,RHMF)的轻量网络实现三维脑肿瘤图像
摘要附图 本发明属于图像处理领域,公开了一种基于大核卷积和分层多尺度特征融合的遥感图像微小目标检测方法,用于解决传统的遥感微小目标检测方法在目标尺寸微小、特征稀少、信噪比低等情况下难以实现鲁棒性检测难题。模型包括基于大核卷积、梯度流和分层多尺度融合结构的特征提取网络和基于部分卷积模块的检测头;本发明利用大...
卷积层与DNN隐藏层对比 | 特征提取:无论是DNN还是CNN,每一层都负责从输入数据中提取特征。在DNN中,这些特征是通过全连接的方式学习到的;而在CNN中,卷积层则是通过局部感知和权值共享机制来捕捉输入数据中的模式。 层级抽象:在一个深层的神经网络中,早期层倾向于学习较为简单的、低级别的特征(如边缘、纹理),而...
该模型采用了门控可形变卷积网络和分层Transformer网络进行图像修复,其中门控可形变卷积网络能够自适应地调整特征图的尺寸和形状来适应各种缺失区域,而分层Transformer网络则可以更好地捕捉全局语义信息和局部细节信息。通过实验证明,本文提出的图像修复模型在效率和准确率上都具有明显优势,并且在图像修复应用中具有很高的实用...
本文提出了一种用于点云语义分割的分层深度图卷积神经网络(HDGCN)。学习点云的主要挑战是捕捉局部结构或关系。图形卷积具有从邻居提取局部形状信息的强大能力。受深度卷积的启发,我们提出了深度图卷积,与之前的图卷积相比,它需要更少的内存消耗。虽然深度图卷积在通道方面聚合特征,但逐点卷积用于学习不同通道的特征。一...
摘要 本发明公开了一种基于混合卷积的通道注意力机制和分层学习的神经网络图像去雾方法,包括以下步骤:构建图像去雾模型;获取有雾图像数据,利用上述多尺度分层提取器分阶段提取雾图六种不同尺度和不同深度的特征图;基于混合卷积和注意力机制构建混合卷积通道注意力模块,该混合卷积通道注意力模块将上述六种特征图融合...
参考图1,示出了本发明基于分层卷积神经网络的图像检索方法的一个流程图100,具体步骤如下: 步骤101,对输入的全天空极光图像数据库,使用自适应极化栅栏法确定全天空极光图像的k个局部关键点,得到每个关键点的位置信息。 (1a)全天空极光图像数据库d={i1,i2,…,in}为分层卷积神经网络的输入,其中,in(n=1,…,n...
实施例1参照图1～11,本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:基于深度卷积神经网络端对端的通过分层深度搜索的图像检索方法包括一个用于深度学习和训练识别的卷积神经网络、一种搜索图像对象的快速视觉分割算法、一种用于粗搜索的用哈希方法和汉明距离快速图像的快速比对方法和一种用于基于从候选池P中图像的前k个排名...