1.一种基于CBAM-Res_Unet的电厂管道高压蒸汽泄露检测方法,其特征在于,包括以下步骤: 获取待测试的高压蒸汽泄漏图片,使用CBAM-Res_Unet网络模型对所述高压蒸汽泄漏图片进行图像分割,并输出检测结果; 其中,所述CBAM-Res_Unet网络模型左侧为下采样层,每一层经过两个n*n的卷积层和一个m*m的最大池化层,激活函数为线...
res_unet网络模型中注意力机制模块的空间注意力子模块将通道注意力模块的输入特征图和输出特征图基于元素的相乘结果作为空间注意力模块的输入特征图,采用全局平均池化和最大值池化后经过卷积操作将通道数变为1,使用s型生长曲线激活函数生成空间注意力子模块的输出特征图,而注意力机制模块的输出特征图是空间注意力模块的...
融入CBAM的Res-UNet高分辨率遥感影像语义分割模型 孙凌辉;赵丽科;李琛;成子怡 【期刊名称】《地理空间信息》 【年(卷),期】2024(22)2 【摘要】针对现有语义分割方法处理复杂遥感影像细节特征识别能力差、信息丢失等问题,提出一种融合注意力机制的遥感影像语义分割网络模型。模型主干网络采用编码器-解码器架构的U-Net...
Res-UNet High-resolution Remote Sensing Image Semantic Segmentation Model Integrated into CBAM 在线阅读 下载PDF 引用 收藏 分享 摘要 针对现有语义分割方法处理复杂遥感影像细节特征识别能力差、信息丢失等问题,提出一种融合注意力机制的遥感影像语义分割网络模型。模型主干网络采用编码器-解码器架构的U-Net模型,...
6.根据权利要求1所述的融合CBAM的轻量化UNet裂缝图像分割方法,其特征在于,所述 步骤3具体为:将ResNet50中原始CBAM模块里的7×7卷积,使用3个3×3的小卷积核替代,替 代之后输出的特征图尺寸并未改变,从而获取优化的CBAM模块。 7.根据权利要求1所述的融合CBAM的轻量化UNet裂缝图像分割方法,其特征在于,步骤 4将...
基于多尺度融合与CBAMResNet50的农作物病害分割方法,系统,设备及介质,搭建UNet基础模型,并在主干网络层结合注意力机制与残差网络进行特征的高效提取,一方面来加强目标区域的表征能力,抑制背景区域,以此实现复杂背景下的病害区域分割问题;另一方面通过残差减少梯度消失,提升模型的收敛速度;接着在特征融合层,设计基于上下文...
14、上述方法进一步优选的,所述残差网络模型resunet是在残差unet网络的编码器和解码器各插入3个残差结构resblock,在残差网络模型resunet的解码器中的每个残差结构resblock之前对来自下层的特征进行上采样,在每个上采样之后都引入注意力机制模型cbam。 15、上述方法进一步优选的,每个残差结构resblock包括连续卷积核大小为3...
unet网络模型对裂缝图像进行分割检测。 14.进一步的,所述步骤1包括: 15.步骤1.1、对每一个样本数据进行图像平滑处理,目的是减少噪音的干扰; 16.步骤1.2、对每一个样本数据的图像通道数进行压缩,使得样本数据都转换成单通道图像,以此来降低矩阵的维数,在一定程度上可以减少参与模型的计算量。
3.2 改装后的Unet 【图像分类】2018-CBAM ECCV 卷积注意力模块(CBAM) 论文题目:CBAM: Convolutional Block Attention Module 论文地址:https://arxiv.org/abs/1807.06521 代码地址:https://github.com/Jongchan/attention-module 发表时间:2018年7月 引用:Woo S, Park J, Lee J Y, et al. Cbam: Convolutional...
7×7卷积并sigmoid。 Experiment 将CBAM嵌入到ResNet: *注意力通道使用何种池化,一起用更好 空间注意力用什么池化 * Grad-CAM可视化 Conclusion 同时使用了通道注意力和空间注意力,其中通道注意力和SE很像,能够适配其他网络。增加的计算量比较少,可以用于低端设备。