1.简介① 先是对transformer进行层次化结构设计,得到多层级的特征图; ② 构造轻量级的decoder,仅使用MLP进行特征聚合。 ③ SegFormer抛弃了位置信息编码,选择采用MixFCN来学习位置信息,这样可以很好地扩充到…
名称:SegFormer自然环境2D语义分割 类别:计算机视觉、深度学习 用途:该项目使用SegFormer B5模型对自然环境图像进行2D语义分割。通过预训练权重和迁移学习,可以快速训练并测试模型。项目包含一个命令行脚本run.py用于训练模型,以及一个GUI界面用于加载训练好的模型并对单张图片进行语义分割。 项目特点 高效模型:使用SegFormer...
层看作表示,把最后一层看作线性预测器。 这种架构通常称为多层感知机(multilayer perceptron),通常缩写为MLP。 多层感知机可以通过隐藏神经元,捕捉到输入之间复杂的相互作用, 这些神经元依赖于每个输入的值。 2.2 常见激活函数 2.2.1 ReLU函数 最受欢迎的激活函数是修正线性单元(Rectified linear unit,ReLU), 因...
语义分割之segformer代码 语义分割 fcn 前言:语义分割(Semantic Segmentation)是计算机视觉领域的热点领域之一,当前与目标检测、实例分割等都是非常热门的研究,但是语义分割的历史溯源却非常早,知道深度学习的兴起,特别是卷积神经网络的兴起,给语义分割带来新的发展方向,当前语音分割的模型层出不穷,他们的思想起源都来自于...
遥感语义分割,包括unet,deeplabv3+,pspnet,hrnet,fcn,swinunet,transunet,unetformer,segformer等各种基于CNN和Transformer的模型可以随机组合各种架构代码实现 遥感语义分割模型介绍 遥感图像语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务,旨在对卫星或航空图像中的每个像素进行分类。这一任务对于环境监测、城市规划、灾害响应等领域...