语义分割Transformer谱聚类算法拉普拉斯矩阵Rayleigh-Ritz定理近年来,基于Transformer的图像语义分割模型在图像分割等领域取得了巨大成功.但Transformer中的多层多头自注意力机制使得其参数空间巨大,从而训练时间和推理时间都比较长.参数空间大导致需要大量的训练集才能达到理想效果,而这在诸如医学图像等领域中难以实现.此外,由于...
简述:本文提出了一种head-free的轻量级语义分割算法AFFormer,用prototype representation作为可学习的局部描述代替decoder,且构造了自适应频率滤波模块提取频率信息。通过实验证明,AFFormer性能由于SegFormer,且计算量更小。 论文:Head-Free Lightweight Semantic Segmentation with Linear Transformer 开源代码:github.com/dongbo...
项目应用场景 面向遥感城市场景图像语义分割场景,项目采用类似 UNet 的 Transformer 深度学习算法来实现,项目适用于卫星图像、航空图像、无人机图像等。 项目效果 项目细节==> 具体参见项目README.md (1) 安装依赖 conda create -n airspython=3.8 conda activate airs pip3 install torch torchvision torchaudio --...
1. 基于机器学习的股票预测,使用Python的baostock获取股票数据,并使用机器学习算法进行预测。2. 图像的分类,使用机器学习和深度学习方法对图像数据进行分类,AlexNet,Resnet,Resnext,DenseNet,Transformer。3. 图像目标识别与语义分割,U-Net,faster-RCNN4. 各种反问题相关的公式推导以及代码编写,我数学学的相对较好,所以...
为了解决这些问题,本文基于CBAM和Transformer提出了一种多重注意力引导的算法,并构造了遥感图像语义分割网络模型CTrans MAtt-Net,以完成遥感图像的语义分割任务.针对遥感图像成像复杂,不同地物样本分布差异大的情况,为解决各地物类型占幅比例不一而导致分割困难的问题,该网络模型提出了一种多头自注意力机制和卷积块注意力...