自适应多尺度建模的AMS块:通过多尺度Transformer块和自适应路径组成的AMS块,实现了对多尺度特征进行自适应建模。 路径和专家混合用于实现自适应建模:基于这些概念,作者提出了基于多尺度Transformer的自适应路径,用于建模自适应多尺度特征。多尺度路由器根据输入数据选择特定的补丁尺寸,激活Transformer中的特定部分,并通过加权...
今天给大家推荐一个涨点很猛的方向:多尺度特征提取+注意力机制。这方向典型如即插即用DICAM模块,结合多尺度特征提取和通道注意力机制,涨点起飞。核心在于多尺度特征提取可以帮助模型更全面地理解图像,从而提高复杂场景和目标的识别能力。而注意力机制可以让模型更关注输
陈俊英, 席月芸, 李朝阳. 多尺度局部特征和Transformer全局学习融合的发动机剩余寿命预测. #自动化学报 , 2024, 50(9): 1818−1830 doi: 10.16383/j.aas.c230634 #剩余寿命预测 #航空发动机 #Transformer #多尺度特征 #局部特征, 视频播放量 153、弹幕量 0、点赞数
8种多尺度特征融合+transformer创新思路,附源码#人工智能 #多尺度融合 #transformer #特征融合 - 在搞AI科研,憋烦姐于20240413发布在抖音,已经收获了5.6万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
本发明涉及图像处理,尤其指一种基于transformer和多尺度特征融合的医学图像分割方法及系统。 背景技术: 1、医学图像自动分割是应用在许多医学辅助治疗中的一个关键步骤,自动准确的医学图像分割对达到更高效和有效的病变检测和手术分析具有非常重大的作用。然而由于医学图像数据稀少且存在类不平衡、边界模糊以及对比度低等问...
http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c230634陈俊英, 席月芸, 李朝阳. 多尺度特征和Transformer全局学习融合的发动机剩余寿命预测. 自动化学报,DOI: 10.16383/j.aas.c230634
包括 S 1 :基于 SwinTransformer网络建立具有多个下采样层的 编码模块,对样本医学影像进行连续下采样,获 得四个不同尺度的样本影像特征;S2:基于所述 的四个不同尺度的样本影像特征进行相乘融合, 获得四个多尺度融合之后的样本影像特征;S3: 基于结合空间和通道的注意力模块建立具有多 A 个上采样层的解码器;基于...
为了解决目标检测中存在的挑战,本文提出了一种基于多尺度融合CNNs特征和Transformer特征的显著目标检测方法。 一、引言 显著目标检测是计算机视觉领域中的热门研究方向,其主要任务是从图像中准确地检测出显著目标。传统的显著目标检测方法多基于手工设计的特征和机器学习方法,存在着特征表达能力不强、鲁棒性差等问题。而...
基于关联特征融合和多尺度学习的行人重识别研究 提出一种基于Transformer的多尺度学习行人重识别方法,将CNN和Transformer相结合应用于行人重识别领域.首先为了扩展远程依赖关系,在Transformer中引入JPM模块,并将改进后... 陈然 - 《浙江工商大学》 被引量: 0发表: 2023年 一种基于残差多通道注意力多特征融合的行人...
transformer融合多尺度特征和多注意力机制的医学影像分割方法,还可以具有这样的技术特征,在步骤1中,对样本医学影像进行四次编码器的编码输出四种不同尺度的样本影像特征;四组样本影像特征的通道维度分别为128、256、512、1024,其特征尺度分别为96、48、24、12;经过不同次数编码层的四种不同尺度的样本影像特征图,标记...