具体网络参数如图所示: SS-bt中不包含下采样,和resnet不一样,这里有专门的Downsampling Unit模块,由两个并行结构组成,一个3x3步长2的卷积核(输出通道数=output-input),另一个是Max-pooling(输出通道数=input),二者会concat到一起。 解码器部分 主要由金字塔状的attention分支和全局平均池化分支组成,其中attention这...
语义分割是指将图像中的每个像素按类别进行分类,从而实现对图像物体的精确分割和标注。与传统的目标检测或语义分析相比,语义分割能够提供更为细致和准确的信息,对于需要像素级别的定位和识别的任务具有重要意义。 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。
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,得到融合特征;S30,将所述融合特征分别输入SegNet声学模型和UNet声学模型...
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该方法包括将待分割图像输入至训练好的融合语义流场的编解码网络,将港口影像分割为海、陆以及舰船三种类别;编解码网络包括依次连接的编码层、空洞卷积层和解码层,编码层包括N层依次连接的卷积模块,解码层包括N层依次连接的反卷积模块,各反卷积模块中均设置有流对齐模块,各流对齐模块的输入与编码层中相应层级的卷积...
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上述基于语义分割编解码网络的声学场景分类方法,可以分别提取待识别音频数据的梅尔声谱图和标准声谱图,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,得到融合特征,将所述融合特征分别输入segnet声学模型和unet声学模型,再获取所述segnet声学模型的第一输出...
基于分割网络的语义分割方法可以分为两类:全卷积网络(FCN)和编码-解码网络。 全卷积网络(FCN):FCN是一种将传统的卷积神经网络(CNN)扩展到像素级别分类任务的方法。它通过将全连接层替换为卷积层,使网络能够接受任意尺寸的输入图像,并输出相同尺寸的特征图作为分割结果。FCN在语义分割领域取得了重要突破,并成为后续方...