摘要:提出了一种改进 Siam-HRNet 算法 ,能够快速准确地获得森林覆盖变化信息 。首先 ,将孪生化的 HRNet 作为编码器 ,引入注意力机制计算像素与目标区域之间的关系 ,得到增强的像素特征表示 。然后 ,通过解码器获得双 时遥感影像对的语义类别 。最后 ,由全卷积网络构成的差异判别网络得到变化检测差异图 。此外 ,还...
一种基于注意力机制的改进HRnet模型,其特征在于:当输入F作为输入特征图时,增加注意力机制模块,并对注意力机制模块进行以下2个操作:采用上述技术方案的本发明,具有以下有益效果:本发明专利在原有的HRnet模型基础之上,增加注意力机制模型,使得改进后的HRNet用于心肺复苏按压动作过程中的人体姿态检测,以及为心肺复苏医学...
通过对HRNetV2进行改进,并引入聚合注意力机制,我们能够更好地理解复杂场景中的人体姿态和动作。 1.引言 在计算机视觉领域,人体姿态估计是一个重要的问题。准确的姿态估计可以广泛应用于行为分析、人机交互、虚拟现实等领域。HRNetV2是当前最先进的人体姿态估计网络之一,它具有多级分辨率特征融合和高分辨率特征表示的能力。
1.一种基于注意力机制的改进hrnet,其特征在于:当输入f作为输入特征图时,增加注意力机制模块attention block,并对注意力机制模块进行以下2个操作:block,并对注意力机制模块进行以下2个操作:表示在通道维度上做注意力提取的操作,即建立通道注意力机制模型,表示的是在空间维度上做注意力提取的操作,即建立空间注意力机制...
本发明公开了一种基于HRNet改进的CycleGAN的可修复式铸件缺陷图像生成方法,所述方法包括:将铸件无缺陷图像输入缺陷图像生成网络中的生成器中生成缺陷图像;缺陷图像生成网络采用基于HRNet改进的CycleGAN网络,改进的CycleGAN网络中的生成器采用HRNet替代原ResNet网络;若缺陷图像出现像素缺损,则对缺陷图像进行二值化处理,得到...
本发明涉及人体姿态估计技术领域,具体涉及一种基于改进HRNet的多尺度融合人体姿态估计方法,方法具体如下:本方法基于HRNet融合编码器与解码器架构,编码器设计为三个阶段,每阶段并行生成不同分辨率的特征分支,并在每个特征分支中引入改进的轻量化模块MBConv;相对应的解码器与编码器呈对称结构,同样设计为三个阶段,逐步减少...
《农业工程学报》2024年第40卷第3期刊载了北华航天工业学院等单位李旭青、吴冬雪、王玉博、陈文博与顾会涛的论文——“基于改进HRNet的遥感影像冬小麦语义分割方法”。该研究由河北省“三三三人才工程” 资助项目(项目号:C20221032)等资...
摘要 针对现有关键点检测算法在复杂背景下检测精度低、高运算量等问题,提出一种轻量级关键点检测模型SE-HRNet。首先设计2种轻量型模块:SECAneck模块和SECAblock模块,在保持网络性能的同时减低计算参数,加快训练...展开更多 In response to the low accuracy and high computational demands of existing keypoint ...
摘要：针对利用传统卷积神经网络进行路面裂缝分割时存在准确率低、信息丢失及边缘模糊的问题,本文提出了基于改进HRNet 模型的路面裂缝分割算法。模型在原始HRNet的基础上进行改进，主干网络部分采用DUC模块代替双线性插值上采样;下采样改为passthrough layer代替原始卷积;在模型解码部分,进行逐级上采样的同时引入SE-BIock,对...
首先设计2种轻量型模块:SECAneck模块和SECAblock模块,在保持网络性能的同时减低计算参数,加快训练速度.其次,整合空间注意力机制于多分辨率融合阶段,使得模型对于不易检测到的关键点的定位和识别更为敏感.在自制牛体关键点数据集上进行实验评估,结果表明:改进后的HRNet网络比原网络参数量和运算浮点数分别减少了18.8 M和...