浪潮通用软件申请一种全局注意力机制实现的方法、系统、设备及介质专利，在不增加计算复杂度前提下提取更大范围图像特征 金融界2024年10月28日消息，国家知识产权局信息显示，浪潮通用软件有限公司申请一项名为“一种全局注意力机制实现的方法、系统、设备及介质”的专利，公开号 CN 118821866 A，申请日期为 2024 年 9...
H-RAMi结合了对来自分层编码器阶段的多尺度注意力的处理能力和对语义信息的利用能力,有效地补偿了因下采样特征导致的像素级信息损失。本文将其应用到v10中,并进行二次创新,使网络能够在处理具有复杂结构或丰富语义信息的图像时,提升对不同尺度和不同内容的图像区域的恢复能力。 专栏目录:YOLOv10改进目录一览 | 涉及...
一种基于注意力机制的轻量化图像特征提取方法.pdf,本发明公开了一种基于注意力机制的轻量化图像特征提取方法,步骤包括:获得混洗输入特征作为中间特征;将空间信息嵌入到高度维度以及宽度维度中;获得高度维度注意力权重以及宽度维度注意力权重;学习得到注意力模块的注意
6、将深度可分离卷积中的逐通道卷积与空洞卷积结合,每一个空洞卷积核只对一个通道的特征进行计算,获取图像特征,再根据所述图像特征,获取精细化通道注意力; 7、精细化空间注意力机制,将特征图切分成若干组,每组分别计算注意力权重,获取精细化空间注意力; 8、将所述精细化通道注意力与所述精细化空间注意力进行点乘,...
及卷积神经网络的图像特征提取方法,构建了一个无全连接层的5层卷积神经网络模型用于提取图像特征,通过注意力机制策略进行图像特征的选择,有机的将注意力机制和卷积神经网络结合起来,成功地提取到不同解码时刻对应的最重要的图像特征,为后续解码过程提供了准确和更高质量的图像特征,从一定程度上提高了图像特征提取结果的...
一种多层级特征提取融合注意力机制的医学图像分割方法.pdf,本发明公开了一种多层级特征提取融合注意力机制的医学图像分割方法,其方法步骤包括:构建多类型的医学图像数据集编码流程,针对医学图像进行人工标注,插入额外的可训练层进行特征提取;获取生成的特征提取数据集
3、获取生成的医学图像特征提取数据集嵌入卷积处理流程,利用注意力机制对医学图像进行全局分析,通过全卷积通道以及层归一化进行图像特征优化; 4、构建依据图像中稀疏提示对医学图像的提示工程处理流程,稀疏提示映射到全卷积层进行嵌入,利用clip算法和align算法对比学习训练对齐两种模式的文本和图像编码器,以实现下游任务; 5...
VIT与transformer模型区别 | Vision Transformer(ViT)是一种基于Transformer架构的图像分类模型,它将图像划分为一系列的图像块,然后将这些图像块转换为序列输入,最终使用Transformer模型进行分类。与传统的卷积神经网络(CNN)模型不同,ViT不需要使用卷积操作来提取特征,而是使用自注意力机制来学习图像中的关系。与Transformer模...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种深度学习模型,主要通过在输入数据上应用卷积操作和池化操作来提取特征,然后通过全连接层进行分类或回归任务。CNN在图像识别、目标检测和语义分割等任务中取得了巨大成功。 Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型,最初用于自然语言处理任务。Transformer模型...
本文结合通道注意力与空间注意力两种注意力机制,设计了注意力模块用于两个分支中的特征提取与融合。本文将图像增强网络作为车位检测算法的前置环节,使车位检测算法在增强后的环视图上进行检测。实验结果表明本文提出的基于环视图像增强的车位检测算法能够在保证检测速度的同时,提升车位检测算法在低亮度环视图中的平均精确率...