方法一:MFCC特征提取 step 1:A/D转换(采样) step 2:预加重 step 3:加窗分帧 step 4:DFT+取平方 step 5:Mel滤波 step 6:取对数 step 7:IDFT step 8:动态特征 方法二:深度学习特征提取 step 1:采样 step 2:分帧 step 3:傅里叶变换 step 4:识别字符 step 5:获取映射图 方法一:MFCC特征提取 step ...
方法步骤:①样本数据集制备,采集30张包括深度分离,高度粘连到堆叠严重等不同状态的图片,通过数据增广形成900张图片的样本数据集;②模型建立,将卷积块状注意力模块(Convolution Block Attention Module,CBAM)融入到Unet网络模型,形成CBAM-Unet模型,对生球边缘进行检测和分割.研究结果表明:相比于Unet方法,CBAM-Unet方法的...
本发明公开了一种基于CBAM‑UNet的单帧条纹图深度估计方法,包括如下步骤:采集条纹图‑‑深度图图像对作为数据集,并将数据集划分为训练集、验证集和测试集;构建CBAM‑UNet深度神经网络模型,并进行训练、验证和测试,其中,所述CBAM‑UNet深度神经网络模型分为编码和解码两个阶段,所述编码阶段包括依次连接的卷积模...
本发明公开了一种融合CBAM的轻量化UNet裂缝分割方法,包括:对裂缝图像数据集预处理,生成模型训练所需的数据集;以原始的UNet作为主干网络,在此基础上进行优化模型;修改模型当中的编码器以及加入空间注意力和通道注意力进行训练,将预处理的裂缝图像数据集输入到模型,训练出最终的模型权重;利用可分离卷积替换原始UNet编码器...
出一种基于UNet++结合空洞卷积与注意力机制的肺结节分割方法(DC-CBAM-UNet++)。该方法在传统UNet++网 络基础上引入空洞卷积(DC-UNet++),并增加注意力机制加强特征图获得更多加权占比,使特征图获得更大的感受 野。在LIDC肺结节公开数据集上的训练与验证结果表明,所提模型精确率、相似系数和交并比分别达到94....
方法步骤:①样本数据集制备,采集30张包括深度分离,高度粘连到堆叠严重等不同状态的图片,通过数据增广形成900张图片的样本数据集;②模型建立,将卷积块状注意力模块(Convolution Block Attention Module,CBAM)融入到Unet网络模型,形成CBAM-Unet模型,对生球边缘进行检测和分割.研究结果表明:相比于Unet方法,CBAM-Unet方法的...
CBAM-Unet++:easier to find the target with the attention module "CBAM" There are already many methods based on U-net, however, due to the paricularity of medical images, we need to pay more attention to the target area to perf... Z Zhao,K Chen,S Yamane - IEEE Global Conference on...
基于Faster-CBAM-Unet的黄瓜叶部病斑分割软件是由中国农业大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR0765584,属于分类,想要查询更多关于基于Faster-CBAM-Unet的黄瓜叶部病斑分割软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
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...
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...