本文提出一种使用深度学习方法对暗光图像进行增强,核心是多分支暗光增强网络(MBLLEN),包含三个模块:特征提取模块FEM、增强模块EM、融合模块FM,FRM模块从不同图像尺度提取特征,然后EM模块对不同尺度的特征进行增强,最后FM模块对不同尺度的特征进行融合,这样MBLLEN就可以从不同方面提升图像质量。 模型结构 MBLLEN的输入即...
3 其他分类标准 其他分类标准,除了正确率和精确率这两个指标之外,为了综合考量召回率和精确率,我们计算这两个指标的调和平均数,得到F1(F1-score)指标,反映了模型的稳健型 之所以使用调和平均数,是因为它除了具备平均功能外,还会对那些召回率和精确率更加接近的模型给予更高的分数;而这也是我们所希望的,因为那些召回...
然而实验结果发现,随着模型的缩减,性能却是在提升的,这说明对于轻量模型而言,多分支高分辨率的结构是比较冗余的。这个结论其实不难理解,轻量模型原本就算力吃紧,很难在层数、通道数都极其有限的高分辨率分支上学到太多有益的东西,与其将有限的计算量浪费在这里,不如集中资源发掘高层的语义信息带来的收益高。 另外咱就...
模型Linux分支模型是一种了解Linux变体的有效方式,它提供了从基础Linux内核到多种移植到各种平台上的不同发行版之间的分类系统。Linux分支模型提供了一种清晰、有效的方式来理解Linux发行版及其前提工具之间的关系,以及变版文件系统以及历史的核心Linux之间的关系。 主要的Linux分支模型是基于Linux框架的,其中包含一个根标...
以下是一些常见的模型多分支融合方法: 1.平行分支融合:将多个独立的模型分支并行连接,每个分支处理不同的输入或任务。最简单的融合方式是将各个分支的输出进行拼接或求和,得到最终的预测结果。这种方法适用于多任务学习或特征融合的场景。 2.串行分支融合:将多个独立的模型分支串行连接,每个分支的输出作为下一个分支的...
多分支水平井产能模型研究
多分支网络将未标记样本和标记样本分别输入不同的分支,以增加模型的区分度和泛化性能。实验结果表明,本文方法在多个细粒度图像数据集上取得了优于现有方法的分类效果。 关键词:弱监督;细粒度图像分类;神经网络;多分支模型 1. 引言 细粒度图像分类指的是在同一类别下,不同样本之间的差异较小,需要通过区分细微的特征...
Shen等[11]提出一种结合人工提取的频率特征和网络提取的特征的方案,运用决策树、随机森林、梯度增强决策树等方法以提升模型的检测效果,实现房颤识别。季恒宇[12]提出多分支多尺度卷积网络,通过多尺度多分支网络提取关联性特征,结合极限学习机,提升对噪声和不平衡数据集的处理能力,实现心电信号的分类。Hirsch等[13]提取...
本文摘要:这篇论文提出了一种基于多分支异构辅助融合的 YOLO 检测框架,旨在解决传统路径聚合 FPN(PAFPN)在多尺度特征融合中的局限性,特别是在同时集成高层语义信息和低层空间信息方面的不足 博主简介 AI小怪兽,YOLO骨灰级玩家,1)YOLOv5、v7、v8、v9、v10、11优化创新,轻松涨点和模型轻量化;2)目标检测、语义分割...
多分支拖曳扫雷系统姿态仿真模型