融合深浅层后的特征语义信息特征和空间信息特征都不错。 图像中存在不同尺寸的目标,而不同的目标具有不同的特征,利用浅层的特征就可以将简单的目标的区分开来;利用深层的特征可以将复杂的目标区分开来;这样我们就需要这样的一个特征金字塔来完成这件事。 图中我们在第4层输出较大目标的实例分割结果,在第5层输出中...
本发明提供一种融合空洞空间金字塔池化的内陆水体提取方法。该方法包括:构建水体提取网络;水体提取网络采用SegFormer网络作为框架,并对其中的解码器进行改进得到新的解码器;新的解码器自上向下包括依次连接的第一1×1卷积层、ASPP模块、第一上采样模块和语义融合模块;输入的遥感图像经过编码器进行特征提取之后,进入新的...
首先，在原始高分辨率网络（HRNet）基础上，通过引入空洞空间金字塔池化模块，实现多尺度道路信息融合；再引入挤压激励通道注意力机制，增强网络特征表征质量；最后使用深度可分离卷积方法改进网络残差模块实现模型轻量化，以降低模型计算复杂度。在公开数据集上进行了模型性能测试，实验结果表明，文章所提算法的准确率、精确...
在物体杂乱放置非遮挡和遮挡构成的复杂场景下,针对位姿实时,准确和稳定地估计的问题,提出了混合坐标注意力与改进空间金字塔池化融合的目标位姿估计算法.搭建了由坐标特征,通道特征和空间特征组成的混合坐标注意力残差模块,有效提高了关键点估计的准确率.改进了空间金字塔池化网络,并通过颈部位置的多尺度特征细化方法,获得边...
针对语义分割网络在进行语义分割的时候容易丢失边界和位置信息,造成图像分割的结果粗糙以及对像素类别的误判,提出融合上下文特征和空洞空间金字塔池化的语义分割方法.该方法首先采用空洞空间金字塔池化对特征图进行处理,然后在上采样的时候融合浅层特征的输出结果,最后将输出特征的通道数压缩为分类的个数,对图像进行像素级别的...
首先,通过融合空间金字塔池化技术,可以在不同尺度上提取图像的特征信息,从而提高了遥感图像分割的准确性。 其次,利用YOLOv8模型进行目标检测,可以有效地检测遥感图像中的小目标,提高了系统的检测能力。 此外,融合空间金字塔池化改进YOLOv8的遥感图像分割系统还具有较强的鲁棒性,能够在光照条件复杂、地物类别多样的情况下稳...
（特征⾦字塔）（空间⾦字塔池化）（带洞空间⾦字塔池化）（融合深浅层特征）检测和分割中的例⼦ 分割： sppnet中的spp空间⾦字塔池化结构；(spatial pyramid pooling) pspnet中的pyramid pooling moudle结构，综合讲是⾦字塔场景解析结构； deeplabv3+中的aspp结构，以及解码过程中联合编码部分...
1.基于注意力门和空洞空间金字塔池化UNet模型提取肝包膜及评估肝硬化2.基于空洞空间金字塔池化和多头自注意力的特征提取网络3.基于空洞空间金字塔池化U-Net的遥感图像多目标检测方法4.基于空洞空间卷积池化金字塔结构和注意力机制的全卷积残差网络磨玻璃肺结节分割方法5.基于密集空洞空间金字塔池化和注意力机制的皮肤病灶图像...
1、针对现有的水体提取网络输出的检测结果存在水体细节特征信息缺失严重的问题,本发明提供一种融合空洞空间金字塔池化的内陆水体提取方法。 2、本发明提供一种融合空洞空间金字塔池化的内陆水体提取方法,包括: 3、步骤1:构建水体提取网络;所述水体提取网络采用segformer网络作为框架,并对segformer网络中的解码器进行改进得到...