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…
编码器-解码器结构的训练需要大量的数据和计算资源,模型参数较多,训练过程较为困难。 编码器-解码器总结 编码器-解码器(encoder-decoder)是语义分割领域中最重要的一种结构,它的核心思想就是先压缩,再解压,后续提到的绝大部分网络采用的都是这种原始的结构。在此基础之上,我们可以改变上采样方式,在论文中常常叫做微...
unet是一个语义分割模型,其主要执行过程与其它语义分割模型类似,首先利用卷积进行下采样,然后提取出一层又一层的特征,利用这一层又一层的特征,其再进行上采样,最后得出一个每个像素点对应其种类的图像。 看如下这幅图我们大概可以看出个所以然来: 在进行segnet的详解的时候我们知道,其只选了一个hw压缩了四次的特...
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)编码器和全注意力解码器组成。此外,作者还描述了作者的推理空间缩减(ISR)方法,该方法能...
本文将带您深入探索FCN的编解码结构,揭示其背后的技术原理。 FCN的基本原理 FCN基于传统的卷积神经网络(CNN)但进行了特定改进,使其能够胜任像素级别的语义分割任务。在FCN中,全连接层被卷积层所取代,从而实现了从输入图像到输出图像的端到端映射。这一改进使得网络能够输出与输入图像相同尺寸的密集预测图。 编码器...
提出了一种基于编解码器匹配语义分割(EDMS)的分层图像压缩框架。在编码器和解码器中对上采样图像采用了语义分割网络。但从上采样图像中提取的语义段不如从原始图像中提取的语义段准确。为了获得这一质量差距,进一步利用具有特殊结构的卷积神经网络(CNN)将提取的线段非线性映射到其原始分布。实验结果表明,该方法比目前最...
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...
ISSN 1001⁃9081CODEN JYIIDU http ：//www.joca.cn 基于编码解码结构的移动端电力线语义分割方法 黄巨挺，高宏力*，戴志坤 （西南交通大学机械工程学院，成都610031）（∗通信作者电子邮箱hongli_gao@home.swjtu.edu.cn ）摘要：针对传统的视觉算法在复杂场景下检测细长电力线准确率低、受环境因素干扰大，现有...
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基于语义分割编解码网络的声学场景分类方法 本发明公开了一种基于语义分割编解码网络的声学场景分类方法,包括如下步骤:S10,分别提取待识别音频数据的梅尔声谱图和标准声谱图;S20,在分别对所述梅尔声谱图和所述标准声谱图进行归一化处理后,将归一化处理后的梅尔声谱图和标准声谱图进行融合处理,得到融... 马欣欣,马勇,...