播放出现小问题,请 刷新 尝试 0 收藏 分享 0次播放 Transformer与UNet结合,提升图像处理精度和效率 难哄小掌柜 发布时间:1分钟前还没有任何签名哦 关注 发表评论 发表 相关推荐 自动播放 加载中,请稍后... 设为首页© Baidu 使用百度前必读 意见反馈 京ICP证030173号 京公网安备11000002000001号...
transformer+UNet结合创新,登上Naturet transformer+UNet结合创新,登上Nature,实现精度与效率双赢,附10种创新思路和源码#人工智能 #深度学习 #transformer #unet - 人工智能论文搬砖学姐于20240612发布在抖音,已经收获了21.3万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
本发明保留Unet的U型编码器‑解码器结构,在编码器中结合了Transformer结构用于全局特征提取,在解码器的基础上增加了一个辅助上采样结构用于上下文特征融合。输入的遥感图像首先经过深度卷积结构主要提取局部特征,然后送入Transformer结构提取全局特征,最后解码器利用编码器编码的特征作为输入,通过两个上采样结构和跳跃连接...
输入的遥感图像首先经过深度卷积结构主要提取局部特征,然后送入Transformer结构提取全局特征,最后解码器利用编码器编码的特征作为输入,通过两个上采样结构和跳跃连接结构进行充分的信息融合后,解码出最后的预测结果。Unet和Transformer的结合充分地利用了两者的优势,可以有效提高遥感图像的语义分割精度。 专利内容 (19)国家知识...
本发明属于遥感图像语义分割,特别是涉及一种结合unet和transformer的遥感图像语义分割方法。 背景技术: 1、图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程,分割的区域不仅包含分类信息,还包含这些类的空间位置的附加信息。图像语义分割是通过对每个像素进行密集预测来实现的细粒度推理,因此每个像素都需要被标记为相应...
本发明公开了一种融合改进UNet和SegNet的遥感图像语义分割方法,将批处理规范化加在UNet神经网络的卷积层和激活层中间,采用ELU激活函数代替ReLU激活函数,采用训练二分类的方式分别训练每一个语义分割类别,将各个二分类训练的模型进行合并,在SegNet神经网络... 王鑫,戴慧凤,吕国芳 被引量: 0发表: 2020年 结合双重注意力...
特别是TransUNet和TransFuse是通过将Transformer和UNet相结合的代表性方法,用于医学图像分割。 作为不断努力发挥CNN和Transformer-based模型优势的一部分,作者提出了一种简单而有效的UNet-Transformer模型,命名为seUNet-Trans,用于医学图像分割。在作者的方法中,UNet模型被设计为特征提取器,从输入图像中提取多个特征图,然后...
本发明公开了一种融合改进UNet和SegNet的遥感图像语义分割方法,将批处理规范化加在UNet神经网络的卷积层和激活层中间,采用ELU激活函数代替ReLU激活函数,采用训练二分类的方式分别训练每一个语义分割类别,将各个二分类训练的模型进行合并,在SegNet神经网络... 王鑫,戴慧凤,吕国芳 被引量: 0发表: 2020年 结合双重注意力...