在特殊环境条件下优化UNet模型时,可以考虑以下几个方面: 数据增强:针对特殊环境条件下的图像,可以使用合适的数据增强技术,如旋转、平移、缩放、镜像等方式来增加训练数据的多样性,提高模型的泛化能力。 损失函数设计:根据特殊环境条件下的应用需求,可以调整损失函数的权重或设计新的损失函数来更好地适应特殊环境条件下的...
数据采集和预处理:首先需要收集具有特殊天气条件的图像数据集,例如雨天、雪天、雾天等。然后对这些图像进行预处理,包括去噪、裁剪、缩放等操作,以确保数据质量和一致性。 构建UNet模型:在数据准备好之后,可以开始构建UNet模型。UNet是一种用于图像分割的深度学习模型,其网络结构可以有效地处理不同天气条件下的图像。可以...
UNet在处理不同光照条件下的图像分割任务时表现出色。由于UNet具有编码器-解码器结构和跳跃连接,能够捕获不同尺度和语境的信息,从而在处理光照变化较大的图像时能够保持较好的分割效果。此外,UNet的自注意力机制和多尺度特征融合机制也能够帮助网络更好地适应不同光照条件下的图像分割任务。因此,UNet在处理不同光照条件...
1.新增UNet_COND条件生成扩散模型实现. Browse files 2.新增Cross Attention实现. 3.新增eval模式,该模式为低内存推理模式. master iangellove committed Dec 12, 2024 1 parent 4122c1e commit ddc0d9c Showing 11 changed files with 247 additions and 36 deletions. Whitespace Ignore whitespace ...
Omega-AI:基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多线程与GPU运算,GPU支持CUDA,CUDNN。 - 1.新增UNet_COND条件生成扩散模型实现. · iangellove/Omega-AI@4122c1e
针对具有各种干扰因子的道路图像,提出一种基于UNet++和条件生成对抗网络(CGAN)的道路图像裂缝检测的分割方法,包括生成器和判别器模型.生成器采用UNet++,目标是生成道路裂缝检测的分割图像.然后再将生成的图像与原始的道路图像进行拼接,同时将真实的裂纹检测分割图像与条件进行拼接,再将拼接后的真实图像与生成图像传入网络...
摘要：针对具有各种干扰因子的道路图像，提出一种基于UNet++和条件生成对抗网络（CGAN ）的道路图像裂缝 检测的分割方法，包括生成器和判别器模型。生成器采用UNet++，目标是生成道路裂缝检测的分割图像。然后再将生成的图像与原始的道路图像进行拼接，同时将真实的裂纹检测分割图像与条件进行拼接，再将拼接后的真实图像与...
针对具有各种干扰因子的道路图像,提出一种基于UNet++和条件生成对抗网络(CGAN)的道路图像裂缝检测的分割方法,包括生成器和判别器模型。生成器采用UNet++,目标是生成道路裂缝检测的分割图像。然后再将生成的图像与原始的道路图像进行拼接,同时将真实的裂纹检测分割图像与条件进行拼接,再将拼接后的真实图像与生成图像传入...
HumanSD 的实现并不复杂,这里我们分为两个部分来讲解:1)控制条件的加入;2)使用特殊损失函数防止 fine-tune 过程中的灾难性遗忘并提升人体生成质量。 ▲图2 HumanSD 模型示意图 (1)控制条件的加入:将控制条件在通道维度与 UNet 输入进行 concatenate 操作 ...
对样本图像进行处理,得到样本图像对应的控制条件和目标潜在空间编码;基于第二预处理网络将样本提示词转换为文本向量;将目标潜在空间编码、文本向量和控制条件作为待训练的UNet网络的输入,结合UNet网络输出的噪声分布对UNet网络进行训练,得到训练好的目标UNet网络;基于第一预处理网络、第二预处理网络、目标UNet网络和解码器...