为了解决这一系列问题,研究人员们提出了基于编码器-解码器的架构来从水下图像重建出清晰的图像,同时利用卷积网络实现对于水体的分类。 研究人员首先充分考虑了水下成像过程中的波长相关衰减、光散射和水体的影响,合成了丰富的数据用于模型训练;随后解决水体多样性的挑战,需要利用编码器分离出与水质无关的特征。 训练编码...
编码器网络的体系结构在拓扑上与VGG16网络中的13个卷积层相同[1]。解码器网络的作用是将低分辨率编码器特征映射映射到用于像素分类的全输入分辨率特征映射。 SegNet的新颖之处在于解码器对其较低分辨率输入特征图进行上采样的方式。具体地,解码器使用在相应编码器的最大池化步骤中计算的池化索引来执行非线性上...
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。 背景 高分辨率图...
Whisper 架构:是一种简单的端到端方法,作为编码器-解码器 Transformer 实现。输入音 频被分成 30 秒的块,转换为 log-Mel 频谱图,然后传递到编码器中。训练解码器来预测相 应的文本标题,并与指示单个模型执行语言识别、短语级时间戳、多语言语音听录和英语语 音翻译等任务的特殊标记混合在一起。
TripoSR是一个由Stability AI和国内AI企业VAST合作开源的快速3D物体重建模型。它能在1秒内从单张2D图像快速生成高质量的3D模型。这项技术利用先进的人工智能算法,通过分析图片内容,自动创建出相应的三维模型。该模型基于Transformer架构,通过图像编码器从输入图像中提取全局和局部特征,并转化为潜在向量序列,然后利用图像到...
其中编码器解码器基于U-Net架构,而分类器则利用了如下图所示的7层结构,最后输出水体分类为Jerlov十种水体类型中的六种。训练数据基于NYU-V2数据和水体类型合成而来,真实数据则UIEBD(Underwater Image Enhancement Benchmark Dataset)数据集。 结果 下图显示了模型在合成数据集上的表现,左边是不同水质下的合成数据,中间...
分享AI知识-AE | AE 的英文全称是 AutoEncoder,中文名叫自动编码器。AE 是一种深度学习架构,主要由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入数据进行降维处理,将其映射到一个低维的潜在空间,这个潜在空间的向量代表了输入数据的关键特征。而解码器的作用是将潜在空间的向量重新映射回原始数据的维度,试图还原出原始输...
stable diffusion 原理3 | 继续讲一下stable diffusion的自动编码器部分。在原理2中,已经介绍了什么是自动编码器,我们可以通过把一个随机分布给解码器,就能生成一张图片。 但问题在于,我们并不知道这个随机分布到底是什么样的分布,而stable diffusion中所使用的变分自动编码器(VAE,图3)可以解决这个问题。