然而,传统的CNN方法在处理遥感图像时存在一些问题,如对小目标的检测效果不佳、对遥感图像中的细节信息提取能力有限等。 为了解决这些问题,研究者们提出了一种改进的遥感图像分割系统,即融合空间金字塔池化(Focal Modulation)改进YOLOv8。该系统结合了空间金字塔池化和YOLOv8模型,通过对图像进行多尺度的特征提取和池化操作,...
2.提出了atrous spatial pyramid pooling (ASPP,空洞空间金字塔池化)这一概念, 使用多个采样率和感受野的过滤器提取输入特征,从而在多个尺度上捕获对象以及图像上下文。 3.结合DCNN和概率图形学模型,提升针对目标边界的定位效果。 1.INTRODUCTION 和D...
这一步是和R-CNN最大的区别,用卷积神经网络进行特征提取,但是SPP-Net用的是金字塔池化提取特征。 这一步骤的具体操作如下: SSP-Net输入是:整张待检测的图片,进入CNN中,进行一次特征提取,得到feature maps,然后在feature maps中找到各个候选框的区域,再对各个候选框采用金字塔空间池化,提取出固定长度的特征向量。 R...
首先在特征编码器中引入双路径网络提取图像中白细胞的多尺度特征,并使用空洞空间金字塔池化模块强化网络的特征提取能力,再用卷积和反卷积组成特征解码器将分割目标恢复到原始图像大小,实现血液白细胞的像素级分割。最后在三个白细胞数据集上进行定性定量实验,验证本文算法的有效性。研究结果表明,提出的血液白细胞分割算法...
在此背景下，密集空洞空间金字塔池化（DenseASPP）应运而生，将密集连接思想引入ASPP中。DenseASPP通过在每一层空洞卷积层的输入加入前面所有卷积层的输出及原始输入特征映射，实现信息的密集传递。此方法显著增加了采样点数和感受野，从而改善了分割效果。具体而言，DenseASPP中，不同空洞率（如dilation_...
Network (1)SpatialPyramidPooling是金字塔池化。应用在SPP-Net及Faster RCNN中,对不同的feature,转化成大小一致的featuremap。在Fast-Rcnn中ROIpooling== SPP。 (2)FeaturePyramidNetwork 多通道网络金字塔结构。出自于FPN Spatial Pyramid Pooling 简介SpatialPyramidPooling即空间金字塔池化,是大神何凯明与2014年在论文《...
在分辨率大,分割目标尺度范围广的语句分割任务中,长距离的上下文信息以及不同尺度的信息对于分割结果十分重要。所以为了增大卷积但感受野,常常对提取的feature map进行池化以达到感受野增大的效果,同时通过跳跃连接来结合多尺度的信息。 存在的问题 由于池化是一种直接粗暴的方式,所以每一次池化后都会牺牲空间分辨率,多次池化...
首先在特征编码器中引入双路径网络提取图像中白细胞的多尺度特征,并使用空洞空间金字塔池化模块强化网络的特征提取能力,再用卷积和反卷积组成特征解码器将分割目标恢复到原始图像大小,实现血液白细胞的像素级分割。最后在三个白细胞数据集上进行定性定量实验,验证本文算法的有效性。研究结果表明,提出的血液白细胞分割算法...
首先在特征编码器中引入双路径网络提取图像中白细胞的多尺度特征,并使用空洞空间金字塔池化模块强化网络的特征提取能力,再用卷积和反卷积组成特征解码器将分割目标恢复到原始图像大小,实现血液白细胞的像素级分割。最后在三个白细胞数据集上进行定性定量实验,验证本文算法的有效性。研究结果表明,提出的血液白细胞分割算法...
基于空洞空间金字塔池化的雾天图像语义分割 针对雾天图像语义分割中分割精度不高的问题,基于空洞空间金字塔池化,Xception模块和残差网络,提出一种雾天图像语义分割算法.该算法一方面使用空洞空间金字塔池化和残... 矫健,张磊,李晶 - 《计算机应用研究》 被引量: 0发表: 2021年 基于深度敏感空间金字塔池化的RGBD语义分割...