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 高分辨率图像处理的挑战:传统的CNN方法在处理高分辨率遥感图像时受限于其有限的感受野,...
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...
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...
Mask2former:多功能通用图像分割架构,轻松解决了全景、实例和语义分割任务是通过结合Transformer编码器和新颖的Transformer解码器设计共计19条视频,包括:1、Mask2former算法、2、Mask2former算法、3、mask2former算法等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
对现有图像进行 逼真的编辑。拍摄图像并创建受原件启发的不同变体。Whisper 是一种语言 识别系统,其鲁棒性和准确性极高,支持多种语言的转录并翻译成英文。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...
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...
其中SVD:此模型经过训练可生成 14 分辨率为 576x1024 的帧,给定相同大小的上下文帧。 我们使用 SD 2.1 中的标准图像编码器,但将解码器替换为时间感知 .deflickering decoderSVD-XT:架构相同,但经过微调 用于生成 25 帧SVD什么时候,我们能用 AI 直接生成一部电影呢?