以U-Net为例(示例图如下),给出了一个具 体的编码器-解码器网络结构。在编码器中,引入池化层可以增加后 续卷积层的感受野,并能使特征提取聚焦在重要信息中,降低背景干扰,有助于图像分类。然而,池化操作使位置信息大量流失,经过编码 器提取出的特征不足以对像素进行精确的分割。这给解码器逐步修复物 体...
该网络结构用于点云数据分割时,编码器模块中还包含一个由多层感知机(mlp)、bn和dropout组成的特征整合子模块和一个相对自注意力模块。 [0048] 该网络结构用于点云数据分类时,解码器模块仅包括全局最大池化子模块和特征整合子模块,所述的特征整合子模块由多层感知机(mlp)、bn、dropout组成。 [0049] 该网络结构用于...
门控循环单元(GRU)、长短期记忆网络(LSTM)、深层循环神经网络、双向循环神经网络、机器翻译与数据集、编码器-解码器结构、序列到序列(seq2seq)、束搜索、注意力机制, 视频播放量 594、弹幕量 2、点赞数 10、投硬币枚数 3、收藏人数 9、转发人数 0, 视频作者 37要早睡,
为了优化超表面的设计过程,提高超表面的设计效率,空军工程大学人工结构功能材料研究团队应用残差编码器-解码器卷积神经网络架构直接映射电场分布和输入图像,并用于超表面一体化设计。残差编码器-解码器卷积神经网络能够较好地将电场分布进行压缩...
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