A2Net 由两个关键模块组成,分别用于学习细粒度的表征与生成能够感知属性的哈希码。它首先利用注意力机制,根据输入图像的全局深度特征和局部线索针对细粒度模式进行建模。为了将这些外观特征转换成语义表示,该网络构建了一个基于码器-解码器的网络的重建任务,无监督地从视觉表征中蒸馏出高维度的特征向量。 相关资料: 论...
EffiCANet 集成了三个关键组件:时间大核分解卷积(Temporal Large-kernel Decomposed Convolution,TLDC)模块,用于高效捕捉长短期时间依赖;变量间组卷积(Inter-Variable Group Convolution,IVGC)模块,捕捉变量间的动态关系;以及全局时间变量注意力(Glob...
U-Net中的注意力机制是在编、解码器中加入注意力模块,以及在跳跃连接中加入注意力模块。在U-Net中将注意力模块用在跳跃连接上,可以选择聚焦位置,产生更具分辨性的特征表示,并且不同模块的特征随着网络的加深会产生适应性改变。编、解码器中加入注意力机制,...
8.根据权利要求7所述的一种基于注意力机制的Resnet的分布式光纤传感信号识别方法,其特征在于:所述步骤3.2.2中,注意力机制的具体实现为:在给出一个中间特征映射F后,CBAM模块沿着通道和空间两个维度依次推导出注意力映射,设通道注意力映射为M,空C间注意力映射为M,最终的特征细化输出F″计算过程如下:SM(F)=σ(ML...
才是self-attention计算的大头,如果shrink一下key的维度,那自注意力模块的计算效率将会大大提升。 6. 采用注入attention的可学习位置编码 这就是LeViT一个很优秀的创新了。传统的ViT位置编码只在划片时候,以人工定义的位置矩阵来进行位置编码。但是LeViT作者认为,token的相对位置不仅在最开始很重要,在每一层attention模...
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注意力尺度感知引导的轻量化U-net方法、装置及存储介质专利信息由爱企查专利频道提供,注意力尺度感知引导的轻量化U-net方法、装置及存储介质说明:本发明涉及注意力尺度感知引导的轻量化U‑net方法、装置及存储介质,应用于工件表面缺陷区域分割技术领...专利查询请上爱
选取U2-Net网络为基本模型,在U型嵌套思想下研究提升分割图像质量和准确率的优化策略.利用空间通道注意力机制增强对病害的检测提取;设计UD-block模块,利用空洞卷积在... 王姣,吴萌,相建凯 - 《激光与光电子学进展》 被引量: 0发表: 2024年 基于微根管图像的作物根系分割和表型信息提取 该研究设计了一种原位自动根...
【摘要】基于实际工程检测现场神经网络结构庞大、参数量巨大、环境复杂,硬件设备性能差等原因导致缺陷的实时检测速率慢、精度低的问题,本研究结合MobileNet中的深度可分离卷积配合ECA注意力机制模块的轻量化思想,以及U-Net网络的特征提取模型提出了一种基于改进U-Net网络模型的光伏电池板缺陷检测方法。同时,根据光伏电池缺...
摘要：为了解决雾天拍摄的车牌图像边缘模糊、色彩失真的问题，提出了端到端的基于深度多级小波U-Net的车牌雾图去雾算法.以MWCNN为去雾网络的主体框架，利用“SOS”增 强策略和编解码器之间的跨层连接整合小波域中的特征信息，采用离散小波变换的像素-通 道联合注意力块降低去雾车牌图像中的雾度残留.此外，利用跨...