基于改进U-Net的沥青拌合站混合料装车语义分割 引言 随着科技的进步,工业领域对于智能化和自动化的需求日益增强。沥青拌合站作为道路建设中的关键设备[1],其智能化和自动化水平的提升对于提高道路建设效率、保证建设质量以及降低运营成本都具有重要意义。 目前,沥青拌合站混合料装车的状态主要依靠人工监测,这种监测方法...
基于改进的U-Net卷积神经网络的遥感影像水体信息提取方法.docx,PAGE 1 - 基于改进的U-Net卷积神经网络的遥感影像水体信息提取方法 一、 1. 遥感影像水体信息提取的背景与意义 (1)随着遥感技术的飞速发展,遥感影像在水体监测、水资源管理、生态环境保护和灾害预警等方面发挥
改进U-Net网络的水下图像增强.docx,PAGE 1 - 改进U-Net网络的水下图像增强 一、 1. U-Net网络概述 U-Net是一种用于医学图像分割的卷积神经网络,由Ronneberger等人于2015年提出。该网络结构独特,结合了编码器和解码器两部分,通过跳跃连接实现上下文信息的传递。编码器部分
摘要:地物分类在环境监测、资源管理和城市规划中具有重要作用,但光谱相似性、噪声干扰及自然与人造地物混杂等因素,使得分类过程面临各种挑战。为提高分类精度,并增强模型的稳健性,本文提出了一种基于U-Net卷积网络架构且结合Transformer自注...
UDTransNet:一个医学图像分割新框架,可以来解决 U-Net 中的三个语义差距,引入双注意力Transformer和解码器引导的重新校准注意力模块,以实现高性能的医学图像分割!代码已开源! 点击关注 @CVer官方知乎账号,…
本文在自主采集的建筑垃圾数据集的基础上,提出了一种U-Net算法改进模型。该模型依托于原始U-Net网络,将主干网络引入ResNet残差网络、小波变换和注意力机制模块,不但有效解决了原始模型出现的梯度消失、边缘特征模糊等问题,还在mIoU、mPA、...
基于改进U-Net的点云语义分割研究.pdf,摘要 摘要 大规模点云语义分割作为环境感知算法中的一种,对自动驾驶、机器人导航、 缺陷检测等技术至关重要。由于点云数据数量庞大,所以在进行点云语义分割前 必须对点云进行预处理或采样操作。目前最远点采样、随机采样等操作会引入
5Oct.,2024KU-Net:改进 U-Net 的高分辨率遥感影像建筑物提取方法刘卓涛1-2,龚循强1.2.3,夏元平1.2,陈晓勇1.2,吴晋涛1,2(1.东华理工大学自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室,南昌330013;2.东华理工大学测绘与空间信息工程学院,南昌330013;3.武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉430079)摘要...
🎯 U-Net在医学图像分割领域的应用广泛,但仍有改进空间。以下是五种创新策略,助力U-Net更上一层楼:1️⃣ 引入注意力机制:通过在U-Net架构中加入注意力机制,模型能更专注于图像的关键区域,从而提高分割精度。例如,可以在编码器和解码器的各个层次中引入空间或通道注意力机制,特别适用于处理复杂背景或相似区域...
因此,UX-Net中使用了两者的结合,以改进U-Net的经典设计。UX-Net中的字母 "X "是所采用的RNN类型的一个名称占位符。 UX-Net使用WSJ0-2mix数据集与SOTA因果语音分离方法进行了比较。结果表明,所提出的系统能够实现非常高的分离性能,同时产生几乎可以忽略不计的延迟,以及相对较低的内存和计算复杂性。此外,使用...