U2Net是一种先进的深度学习模型,广泛应用于图像分割和目标检测任务。通过对其结构的深入分析和改进,我们提出了一种新的仪表读数识别方案,以提高识别准确率和鲁棒性。 在本文档中,我们将首先介绍U2Net模型的基本原理和结构,然后详细阐述改进的方法和技巧。通过实验验证了改进模型的有效性,并与其他常用模型进行了比较。
因此,对U2-Net模型进行改进,以更好地适应腺体组织病理学图像分割的需求,成为了一个亟待解决的问题。 首先,我们可以将U2-Net模型比作一位经验丰富的侦探,它在寻找线索(即图像特征)时需要敏锐的洞察力和强大的分析能力。然而,就像侦探可能会被过多的细节所迷惑一样,U2-Net模型也可能因过于复杂的网络结构而导致过...
摘要:针对腰间盘突出患者MRI图像多裂肌病变部位分割精度较低的问题,提出一种改进的U2-Net网络的新模型,目标是使得编码和解码的子网络通过一系列嵌套的跳跃路径来相互连接.重新设计U2-Net模型中RSU-7、RSU-6、RSU-5、RSU-4中间的跳跃连接,RSU...
一种基于改进的U2-Net的变电站环境感知的方法.pdf,本发明公开一种基于改进的U²‑Net的变电站环境感知的方法,包括以下步骤:a、采集变电站数据集:获得变电站图像;b、标注数据集:按照景物类别对变电站图像标注标签,获得标注后的变电站图像;c、图像识别:采用改进的
摘要 当前工业指针式仪表读数过程中存在特殊环境下依赖人工和推理精度低等问题,本文提出一种基于改进U2-Net的指针式仪表读数方法。针对目前仪表识别算法推理精度差和模型参数数量过多的问题,将U2-Net编码阶段的RSU4和RSU...展开更多 作者 王奇 李莉 王震 王树云 机构地区 天津职业技术师范大学电子工程学院 出处 ...
本申请基于改进U2‑Net网络模型的省级冬小麦遥感识别方法对U2‑Net网络结构增加了多尺度通道注意力机制,可融合作物的空间、光谱等不同尺度的特征,同时可以自适应地对多维度通道注意力权重进行特征重标定,以学习更丰富的高层次语义信息,提高图像识别准确率,最终构建出省级尺度的冬小麦样本数据集和深度学习遥感识别模型...
基于改进U2Net网络和无人机影像的城市绿化识别方法 王桢;杨培峰;张秋仪;杨晋苏 【期刊名称】《陕西科技大学学报》 【年(卷),期】2024(42)3 【摘要】针对城市绿化识别中存在的无可用公开数据集、人工标注数据任务大、图像边界分割不精确的问题,提出结合无人机影像和深度学习网络的城市绿化自动识别框架.首先建立基于...
当前工业指针式仪表读数过程中存在特殊环境下依赖人工和推理精度低等问题,本文提出一种基于改进U2-Net的指针式仪表读数方法.针对目前仪表识别算法推理精度差和模型参数数量过多的问题,将U2-Net编码阶段的RSU4和RSU5的最深层的两个卷积更换成深度可分离卷积,并在每个RSU的编码阶段后加入了ECA注意力模块,使模型更好地关...
结直肠癌是全球癌症患病人数当中致死率最高的癌症之一,为提高结直肠腺体的分割准确率,本文把U2-Net引入到医学图像分割领域,并对其改进以提高分割效果.首先,为减弱下采样带来的细节特征丢失和上采样时插值误差,在RSU内部的桥接处引入ASPP模块并且使用深度可分离卷积替换普通卷积以提高有效特征的提取能力同时减少参数量;其...
摘要:针对腰间盘突出患者MRI图像多裂肌病变部位分割精度较低的问题,提出一种改进的U2-Net网络的新模型,目标是使得编码和解码的子网络通过一系列嵌套的跳跃路径来相互连接.重新设计U2-Net模型中RSU-7、RSU-6、RSU-5、RSU-4中间的跳跃连接,RSU-4F部分不变,用来降低编码解码子网络中特征图的语义缺失.为了提取到高...