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20.8万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
1、本发明的目的是为解决目前遥感图像语义分割方法存在不同地物边界分类精度低、多尺度目标识别效果差的问题,而提出了一种结合unet和transformer的遥感图像语义分割方法。 2、一种结合unet和transformer的遥感图像语义分割方法,获取遥感图像数据,利用深度语义分割模型对遥感图像数据进行预测分类; 3、所述的深度语义分割模型...
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...
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...
一种基于深度学习的多尺度聚合Transformer遥感图像语义分割方法 本发明公开一种基于深度学习的多尺度聚合Transformer遥感图像语义分割方法,属于图像处理技术领域.本方法设计并提出一个用于遥感图像的语义分割模型,主要应用于高分辨... 被引量: 0发表: 2024年 基于Unet网络的图像语义分割 分割图像的方法有很多种,文章主要涉...
cnn与transformer结合 cnn和unet 很多分割网络都是基于FCNs做改进,包括Unet。 Unet包括两部分,可以看右图, Part Ⅰ ,特征提取,VGG类似。 Part Ⅱ,上采样部分。由于网络结构像U型,所以叫Unet网络。 特征提取部分,每经过一个池化层就一个尺度,包括原图尺度一共有5个尺度。