def unet(pretrained_weights=None, input_size=(256, 256, 1)): inputs = Input(input_size) # 初始化keras张量 #第一层卷积 #实际上从unet的结构来看每一次卷积的padding应该是valid,也就是每次卷积后图片尺寸减少2, #但在这里为了避免裁剪,方便拼接,把padding设成了same,即每次卷积不会改变图片的尺寸。
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第1组试验对比E-Unet、Unet和Res-net 3种网络,结果表明E-Unet提高了建筑物提取精度,有更强的细节保留和抗噪能力,显著改善了建筑物边缘不规则现象,对细节的提取在WHU数据集上有出色的表现。第2组试验对E-Unet和Unet进行预处理模块消...
基于多尺度串联空洞卷积的轻量化 UNet 香蕉图像分割 朱立学1 ,伍荣达 1 ,付根平 2 ※ ,张世昂 1 ,杨尘宇 1 ,陈天赐 1 ,黄沛琛 2 (1. 仲恺农业工程学院机电工程学院,广州 510225; 2. 仲恺农业工程学院自动化学院,广州 510225) 摘 要:针对香蕉果串识别系统中传统的 UNet 网络存在实时性差、参数量多、...
1.一种基于空洞卷积的Unet+++的绝缘子闪络故障识别方法,其特征在于,包括: 获取待识别的绝缘子图像,根据所述绝缘子图像得到亮光图像标签图以及绝缘子图像标签图; 基于空洞卷积的Unet+++对所述亮光图像标签图进行分割,生成亮光分割图; 根据所述绝缘子图像标签图提取绝缘子位置; 根据所述绝缘子位置对应到所述亮光分割图上的...
高分辨率遥感影像建筑物提取的空洞卷积E-Unet算法.docx,随着遥感技术的快速发展和高分辨率卫星数量增加,利用高分辨率遥感影像对特定目标进行快速准确识别[1]成为热门研究。其中,通过高分辨率遥感影像获取精准的建筑物分布可以为城市规划、灾害监测、交通管理和生态环境的
inputs = Input(input_size)# 初始化keras张量#第一层卷积#实际上从unet的结构来看每一次卷积的padding应该是valid,也就是每次卷积后图片尺寸减少2,#但在这里为了避免裁剪,方便拼接,把padding设成了same,即每次卷积不会改变图片的尺寸。conv1 = Conv2D(64,3, activation='relu', padding='same', kernel_initia...
针对香蕉果串识别系统中传统的UNet网络存在实时性差、参数量多、下采样后丢失空间信息等问题,该研究提出基于UNet模型的轻量化分割网络,构造一个轻量级的主干特征提取模块,在降低模型参数量和计算量的同时增强网络提取特征的能力,使用膨胀率为...
然后合并为多波段张量输入模型(不转换为灰度图像).为验证网络性能、明确性能提升的原因,本文在 Massachusetts 和WHU 建筑物数据集上设计了两组试验.第1 组是 EGUnet 、 Unet 和 ResGnet3 种网络的对比试验,结果表明 EGUnet 不仅精度评价结果优于 Unet 和 ResGnet ,而且建筑物边角的细节被完整提取.第2 组是消...
本文提出一种基于空洞卷积的E-Unet深度学习网络。在E-Unet的结构设计中,引入跳跃连接以减少边缘和转角的细节损失;采用新设计的卷积模块,使其扩大感受野的同时减少参数量;底层增加Dropout模块避免网络发生过拟合现象;遥感影像输入网络前先进行直方图均衡化、高斯双边滤波和波段间比值运算,然后合并为多波段张量输入模型(不...