deeplabv3+改进方法DeepLabV3+的改进方法主要包括: 1.引入Encoder-Decoder结构:这个设计结构是为了解决图像分辨率的问题,通过加入ASPP策略,在编码器(利用atrous convolution生成任意维度的特征)后面级联解码器(注意,不再是直接一步恢复到原始大小),进而恢复边界细节信息。 2.改进主干网络:DeepLabV3+
针对遥感影像在梯田细节提取上易出现的边缘混淆、信息丢失和精度不佳等问题,本文以北方旱作梯田为代表的涉县石堰梯田为例,提出了利用轻量级MobileNetv2模块改进DeepLabv3+模型。将DeepLabv3+模型中Xception模块替换为轻量级MobileNetv2,减少网络参数...
本文以四川省成都市新津区为研究区,引入对比学习和特征增强机制改进DeepLabV3+模型,使用GF系列影像数据实现大小春作物的准确识别。结果表明,改进后的IM-DeepLabV3+模型在对新津地区油菜、小麦、水稻、玉米的识别精度上有所提升,分别达91.73%...
Deeplab3+输出前景图 参考该博客提出的改进 Deeplabv3+算法原理,编码层前端采用空洞卷积获取浅层低级特征,传输到解码器前端;编码层后端采用 vgg-16[7]获取深层高级特征信息,并且将 output_stride 为 16 的特征矩阵传输到解码器。解码器接收到高级特征信息,经过双线性上采样得到 output_stride 为 4 的256 通道特征 ...
改进的 DeepLabv3+ 语义分割网络结合上下文信息来分割潜在的先验动态对象。然后,几何线程使用多视图几何方法检测动态对象的运动状态信息。最后,提出一种新的蚁群策略,通过最优路径找到所有动态特征点的群,避免遍历所有特征点,以减少动态目标检测时间,提高系统的实时性。通过对公共数据集进行实验,结果表明,与同类算法相比,...
通过对 DeepLabV3 + 模型的改进,引入轻量级 MobileNet 骨干网络、CBAM 注意力机制和 PointRend 模块,有效提升了模型性能。该研究为舌象分割提供了新的方法,在中医舌诊自动化、智能化领域具有重要的实践应用价值,有望推动中医舌诊与现代医学技术的深度融合,助力中医现代化发展。
研究团队构建的双阶段网络首先通过U-DeepLabv3+生成行人掩膜。编码器阶段采用改进的特征金字塔结构,通过叠加不同膨胀率的空洞卷积扩大感受野;解码器阶段创新性融合浅层轮廓信息与深层语义特征。在IPCBReID网络中,将传统PCB的六等分策略优化为动态分块,并新增关系模块计算局部特征与全局特征的交互权重。
1.1改进的DeepLabv3+网络结构 1)编码部分改进 首先将编码部分的骨干特征提取网络改为轻量级的MobileNetV2[15],将编码部分末端的ASPP模块中三个不同扩张率的扩张卷积改为深度可分扩张卷积,在充分提取特征和基本不损失精度的情况下,极大地减少模型的参数量,提高网络模型训练的效率。同时,为了更大限度地提取全局信息,通过...
改进DeepLabV3+ 网络整体结构图 CFF结构图 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from nets.xception import xception from nets.mobilenetv2 import mobilenetv2 class MobileNetV2(nn.Module): def __init__(self, downsample_factor=8, pretrained=True): super(MobileNetV2, ...
论文创新改进点 坐标注意(CA)注意力机制 多孔空间金字塔池(ASPP) 深度可分离卷积(DSC) 结构 在这里插入图片描述 使用DeepLabV3+ 模型对荔枝枝进行语义分割 ieeexplore.ieee.org/doc Abstract 荔枝采摘时常采用夹剪枝条的方式,枝条很小,很容易被采摘机器人损坏。因此,荔枝枝条的检测尤为重要。本文提出了一种基于全...