论文代码:https://github.com/zhuqinfeng1999/Samba 发表时间:2024.4.2 摘要 本文基于Mamba提出了一个针对高分辨率遥感图像的语义分割框架,命名为Samba。 Samba采用编码器-解码器架构, 以Samba块作为编码器,有效提取多级语义信息 以UperNet作为解码器。 在LoveDA数据集上评估了Samba,并将其性能与顶尖的CNN和ViT方法进...
如图2 所示,该方法首先训练了一对自编码器和解码器的网络,该编码器将边缘标注压缩为一个隐变量,而解码器则用于从这个隐变量中恢复出原来的边缘标注。如此一来,在训练基于 U-Net 结构的去噪网络阶段,该方法便固定这一对自编码和解码器...
在训练期间,解码器接收真实的目标序列,其目标是预测序列中的下一个单词。在推理期间(当模型生成响应时),解码器接收到该点生成的文本并使用它来预测下一个单词。 总之,编码器-解码器架构是自然语言处理任务中的一种流行方法,特别是对于机器翻译等序列到序列问题。该架构由一个编码器和一个解码器组成,编码器处理输入...
深度学习：揭秘编码器-解码器架构的奥秘在深度学习的广阔天地中，编码器-解码器（Encoder-Decoder）这一架构犹如一座桥梁，连接着输入与输出，引领着众多模型的发展脉络。从CNN的别具一格，到RNN的灵活应用，编码器-解码器的魔力无处不在。编码器-解码器的精髓作为模型设计的核心组件，编码器-解码器由两...