ASPP模块中加入注意力模块,多尺度推理方法,它在不同的缩放比例下对输入数据进行前向传播,并将所有结果累加起来作为最终输出。这种方法可以提高模型对不同尺寸物体的检测能力。deeplabv3p分类器部分通常是一个1x…
(54)发明名称改进DeepLabv3+模型的电力线语义分割方法(57)摘要本发明公开了一种基于改进DeepLabv3+模型的电力线语义分割方法,所述方法用轻量级PP‑LCNet替换原始DeepLabv3+主干网络Xception,有效减少参数量并提升预测速度,在空洞空间金字塔池化模块中增加空洞卷积分支和级联卷积,获取具有更大感受野的多尺度特征从而减少漏...
此外 , 与 UNet 和原始 DeepLab v3+ 相比 , 1 改进的 DeepLab v3+ 在参数量上和浮点运算数有着更为优越的性能 , 其参数量仅为 UNet 的 28.6% 和原始 DeepLab v3+ 的 19.5% , 同时浮点运算数仅为 UNet 和 DeepLab v3+ 的 1/5 。这不仅提高了计算效率 , 也使得改进后的模型更适 用于资源有限或计算...
基于改进ＤｅｅｐＬａｂｖ３＋模型和迁移学习的高分遥感耕地信息提取方法 毛㊀星１ꎬ２ꎬ㊀金㊀晶１ꎬ２ꎬ㊀张㊀欣１ꎬ２ꎬ㊀戴佩玉１ꎬ２ꎬ㊀任㊀妮１ꎬ２ (１.江苏省农业科学院农业信息研究所ꎬ江苏南京２１００１４ꎻ２.农业农村部长三角智慧农业技术重点实验室ꎬ江苏南京２１０...
为了探究深度学习DeeplabV3+模型在河流水体提取的潜力,分别构建了ResNet-50,ResNet-101,ResNet-152,Xception共4种不同骨架网络的DeeplabV3+模型,开展河流水体提取研究.通过河流水体提取结果对比分析,确定了最优骨架网络模型为ResNet-50,在此基础上提出了改进的DeeplabV3+模型,并与最邻近分类法,随机森林分类法,支持向...
1.基于DeepLabv3+模型的高分辨率遥感影像建筑物提取2.基于DeepLabv3+的高分辨率遥感影像建筑物自动提取3.改进DeepLabv3+模型无人机图像农田信息提取4.基于改进DeepLabV3+算法的遥感影像建筑物变化检测5.基于改进DeepLabV3+深度学习模型的冬小麦种植面积提取研究 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...
DeepLabV3+ 算法进行轻量化改进。首先 , 针对其模型体量大、训练时间长的问题 , 使用 MobilenetV2 网络提取图 像的初始特征 , 并按照网络结构划分深浅层特征 ; 其次 , 将高效通道注意力网络 (Efficient Channel Attention Net? work, ECANet ) 与空洞空间卷积池化金字塔 (Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP ...
神经网络的多分类图像分割模型MC -DM ，该模型将DeepLabV3+结构和MobileNetV2相结合，利用DeepLabV3+特有的 空间金字塔结构对壁画的卷积特征进行多尺度融合，从而减少壁画分割时的图像细节损失。首先，通过MobileNetV2 对输入图像进行特征提取，从而在确保图像信息准确提取的同时减少耗时；其次，通过空洞卷积处理图像特征，...
一种基于改进的DeepLabv3+模型的页岩结构和组分的识别方法 陈雷,张祖友,熊敏,... 被引量: 0发表: 0年 基于深度学习的油页岩CT图像有机质识别分割方法研究 识别分割油页岩CT图像中的有机质,并结合MIoU等评价指标对其分割效果进行评估.【结果】OM-Unet模型的MIoU为80.66%,相较于三相分割方法,Unet,CBAM-Unet,...
最后,将改进的DeeplabV3+模型与现有先进算法通过实验进行性能比较,结果表明:改进的DeeplabV3+语义分割模型在煤岩显微图像测试集上的像素准确率为92.06%,与随机森林方法、U-Net语义分割模型和DeeplabV3+语义分割模型相比像素准确率分别提高了9.48%、6.90%和3.40%;改进的DeeplabV3+语义分割模型与人工点测方法测试结果相近...