FCN是一种编码器-解码器结构的先驱,那么后面U-Net提出的编码器-解码器结构则大大完善了解码器部分,编码器-解码器(Encoder-Decoder)结构是一种广泛应用于图像分割、机器翻译等任务的深度学习模型架构。 1,编码器…
VWFormer [66] 使用Transformer编码器并在解码器中利用基于窗口的注意力来考虑多尺度表示。作者提出了一种高效的编解码器注意力Transformer模型,用于语义分割,以在编码器和解码器两端有效地捕捉全局上下文。 3 Proposed Method 本节介绍了作者的编码器-解码器注意力 Transformer (EDAFormer),它由无嵌入 Transformer (EFT...
专利摘要显示，一种包括非对称编码器‑解码器结构的语义分割架构，其中，该架构进一步包括用于链接编码器和解码器不同层级的适配器。适配器合并来自编码器和解码器的信息，用以保存和完善编码器和解码器之间的多个层级之间的信息。这样，适配器聚合来自编码器和解码器之间不同层次的特征，并位于编码器和解码器之间。本...
为了解决这一问题,我们提出了一种新的分层图像压缩框架,即编码器-解码器匹配语义分割(EDMS)。然后,在语义分割的基础上,利用一种特殊的卷积神经网络对不准确的语义段进行增强。这样,在不需要额外的比特的情况下,就可以在译码器中获得准确的语义段。实验结果表明,与目前最先进的基于语义的图像编解码器相比,所提出的ED...
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方法进行了比较。结果显示,Samba在LoveDA上取得了无与伦比的性能。
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本发明涉及人工智能、计算机视觉领域,涉及一种编码器‑解码器结构的双分支OCT血管超精细语义分割方法。主旨在于采用深度学习方法实现对OCT图像像素级别的分类,从而获得OCT图像中的血管外部区域,血管内部区域,主要方案包括由人工标定血管轮廓信息,包括血管内外直径,建立眼部OCT血管数据库,对于患者的OCT血管图像进行数据预处理...
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基于分割网络的语义分割方法主要包括两个关键步骤:编码器和解码器。 编码器:编码器负责提取输入图像的特征表示。常见的编码器模型包括VGG、ResNet、MobileNet等,这些模型通过卷积和池化等操作逐渐减小特征图的尺寸,并提取更高级别的语义信息。 解码器:解码器负责将编码器提取的特征映射恢复到原始图像的尺寸,并进行分类。
进一步,文中(1)改进了 Xception模型用于语义分割,其核心为逐深度的分离卷积;(2)对ASPP和解码器模块应用atrous分离卷积,在速度和准确性上得到了改进。 图1. DeepLabv3+的编码器模块能够提供丰富的语义信息,解码器模块能够恢复详细的物体边缘信息。其中,编码器模块的atrous卷积帮助提取任意分辨率的特征。 2 方法 2.1 ...