CBAM attention mechanism is introduced into the residual structure to enhance the extraction ability of multi-scale context information. And we achieve deep feature and shallow feature extraction and fusion by combining expansion convolution and enhancing the parameters of the convolutional layer, so as ...
在现有研究成果的基础上，在此提出一种基于改进FCN 网络的车道线分割算法。对FCN 的特征提取网络做出改进，包括加深网络层数和修改卷积核个数；引入Unet 网络并联跳跃结构，将编码层的特征图与解码层的特征图进行连接，实现输出结果与多层语义信息的结合；以Conv2DTranspose 代替网络层中的UpSampling2D 来实现上采样。由...
专利权项:1.一种基于改进FCN网络的钢微结构的杂质识别方法,其特征在于,包括以下步骤:将待识别的钢微结构显微图像输入至FCN网络识别模型,以依次通过多个残差模块对提取的所述钢微结构显微图像的特征进行第一特征分类操作得到低语义特征图和高语义特征图;将所述高语义特征图输入至CBAM注意力机制模块进行多维度池化的第...
欧盟CBAM 检测 HQTS获得CNAS和CMA认可,拥有数十年的产品测试经验,凭借经验丰富的检测专家团队和专业卓越的测试服务能力,为全球客户提供全套完整的测试解决方案。 主要服务: 化学检测 E/e-mark认证 REACH检测 RoHS检测 CPSIA检测 FCC检测认证 ISTA包装检测 CE认证 欧盟能效Erp认证 英国UKCA认证 美国UL...
Cbam: Convolutional block attention module. In Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV), Munich, Germany, 8–14 September 2018; pp. 3–19. [Google Scholar] Park, J. Bam: Bottleneck attention module. arXiv 2018, arXiv:1807.06514. [Google Scholar] Li, R.; Zheng, S...