高精度模型:近期有很多结合Transformer来做语义分割,比如Segformer、Segmentor等。实时语义分割模型:近期研...
该算法采用多尺度残差组注意力(MRGA)结合U-Net提取多尺度烟雾特征,增强对小尺度烟雾的感知。编码器 Transformer用于提取全局信息,并提高图像边缘稀薄烟雾的准确性。最后,该算法在烟雾数据集上进行了测试,达到了 91.83% mIoU。与现有的分割算法相比,mIoU提升 2.87%,mPA提升 3.42%。因此,它是一种准确度较高的火灾烟雾...
由于卷积操作无法很好得对全局上下文进行建模,本文提出了DeepLabv3+_Transformer算法,主要在原有的改进网络的基础上引入一种卷积神经网络与视觉Transformer相结合的编码器... 陈波 - 《华中科技大学》 被引量: 0发表: 2021年 一种改进的DeepLab V3+的医学图像分割方法 医学图像分割是疾病诊断任务中的关键技术,针对现...
Similarly I would like my responses transformed using https://github.com/typestack/class-transformer classToPlain. Thi...Implementing Date Range in OLAP systems Please bear with me if this is a trivial question,I am a new bee I am in the design phase of a OLAP system where i need to...
50、在一个具体实施例中,前述步骤b)所述编码器进行特征提取及特征融合时,为了去掉冗余特征,深度特征输入到最后一层之前,通过包含多头注意力机制的特征选择模块进行区域选择,所述特征选择模块返回注意力权重最大的前排特征的索引,将选择出来的前排特征输入到最后一层transformer层进行特征融合。
本文结合DCNNs和概率图模型,提出了DeepLab以解决像素级图像分割任务(semantic image segmentation)。本文在一开始就提出了将DCNN应用在语义分割任务上所不得不解决的两个困难:1. 信号的多次下采样,导致分辨率的降低;2. CNN本身对于空间位置的不敏感。这两个问题导致DCNN在用于逐pixel的分割任务时,在细节的保持上不...
2023 基于改进的 DeepLabv3+图像语义分割算法研究 赵为平 1,2,陈雨 2*,项松 1,刘远强 1,王超越 1 (1. 沈阳航空航天大学 辽宁通航研究院,辽宁 沈阳 110034;2. 沈阳航空航天大学 电子信息工程学院,辽宁 沈阳 110034) 摘要:目前主流图像语义分割网络往往存在误分割,分割不连续和模型复杂度高的问题,不能灵 活...
二、语义网络与知识表达的优势 知识关联更清晰:语义网络通过节点和边的方式,将不同概念联系在一起,...
MLA Transformer 领域自适应 PixMatch 产业级分割模型库 高精度语义分割模型 高精度模型,分割mIoU高、推理算量大,适合部署在服务器端GPU和Jetson等设备。 模型名称骨干网络Cityscapes精度mIoU(%)V100 TRT推理速度(FPS)配置文件 FCNHRNet_W1878.9724.43yml FCNHRNet_W4880.7010.16yml ...
轻量级自注意力机制为主干的自然土地覆被分割研究 与以卷积为主干的DeepLabV3+,Unet相比,GFormer表现出了以注意力机制为主干的语义分割算法极强的鲁棒性;与同样使用以Mix-TransFormer为主干编码器的SegFormer相比,G... 安昭先,魏霖静 - 《软件导刊》 被引量: 0发表: 2023年 ...