EfficientUNet EfficientUNet是轻量级UNet变体的杰出代表,它巧妙地结合了BiFPN(Bi-directional Feature Pyramid Network)和EfficientNet的精髓。这种创新设计不仅显著提升了网络的计算效率,还在保持高精度的同时大幅减少了参数量。BiFPN的引入实现了多尺度特征的高效融合,而EfficientNet的深度可分离卷积则优化了网络结构。EfficientU...
efficientnet作为backbone 的UNet 网络结构详解, Segmentation model pytorch 提供了一些列的encoder 作为backbone ,简单的一行替换就可以替换一个backbone, 但是这背后的原理我们还是要搞搞清楚~~ 科技猎手2023 科技 计算机技术 Segmentation SEGGPT 计算机视觉 SMP Python 大模型 U-Net Pytorch...
EfficientNet：EfficientNet 是一系列具有高效结构的网络，通过对网络的深度、宽度和分辨率进行综合优化，取得...
将数据预处理为EIM矩阵作为网絡的输入,基于UNet网络进行EIT图像重构,在考虑EIT正问题中传感器特殊的对称几何结构的同时,使用EfficientNet编码器结构作为特征提取模块,提高模型的鲁棒性。对EIT数据集加入信噪比为30～50 dB的高斯白噪声,用以证明本文所提方法的抗噪声能力和泛化能力。 1电阻抗图像重建方法 1.1 EIT的数学...
本工作提出了一种采用Eff-Unet++(一种基于编码器-解码器的架构)进行叶子分割和计数的新方法。该架构使用EfficientNet-B4作为编码器进行精确的特征提取。
EfficientNetb7Semantic segmentation is an essential tool for autonomous vehicles to comprehend their surroundings. Due to the need for both effectiveness and efficiency, semantic segmentation for autonomous driving is a difficult task. Present-day models' appealing performances typically come at the cost ...
表3 MobileNetV3_unet, unet, squeezenet_unet, efficientnetv2s_unet, convnext_unet和ours的分割结果 图12 6种网络的Dice系数和mIOU 表4 不同植物的IOU 图13 原始 unet 和我们的分割图像 (a)原始图像 (b)使用Unet对图像进行分割 (c)利用我们的技术分割图像 来源 Yu Zuo, Wenwen Li. An Improved UNet Li...
Specifically, we consider the following representative models: CNN-based UNet15 and LinkNet38 with EfficientNet39 as the backbone (Net-EB7 and LinkNet-EB7); Transformer-based SwinUNet21 and SegFormer-B511; CNN-Transformer hybrid designs, namely TransUNet40 and DTrC-Net41; the efficiently self-...
而宽网络则往往在每个层中提取更丰富的多尺度特征。根据EfficientNet的研究结果显示，深度缩放和宽度缩放不...
改进的网络架构:一些变种采用了更深、更宽的网络架构,以进一步提高性能。例如,有些变种使用了ResNet或EfficientNet的结构。 多尺度特征融合:为了更好地捕获多尺度特征,一些变种引入了注意力机制或多尺度特征融合模块。 数据增强和正则化:为了提高模型的鲁棒性,一些变种引入了更复杂的数据增强和正则化技术。