播放出现小问题,请 刷新 尝试 0 收藏 分享 0次播放 Transformer与UNet结合,提升图像处理精度和效率 难哄小掌柜 发布时间:1分钟前还没有任何签名哦 关注 发表评论 发表 相关推荐 自动播放 加载中,请稍后... 设为首页© Baidu 使用百度前必读 意见反馈 京ICP证030173号 京公网安备11000002000001号...
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21.3万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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...
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...
本发明公开了一种融合改进UNet和SegNet的遥感图像语义分割方法,将批处理规范化加在UNet神经网络的卷积层和激活层中间,采用ELU激活函数代替ReLU激活函数,采用训练二分类的方式分别训练每一个语义分割类别,将各个二分类训练的模型进行合并,在SegNet神经网络... 王鑫,戴慧凤,吕国芳 被引量: 0发表: 2020年 结合双重注意力...
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...
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...
本发明公开了一种融合改进UNet和SegNet的遥感图像语义分割方法,将批处理规范化加在UNet神经网络的卷积层和激活层中间,采用ELU激活函数代替ReLU激活函数,采用训练二分类的方式分别训练每一个语义分割类别,将各个二分类训练的模型进行合并,在SegNet神经网络... 王鑫,戴慧凤,吕国芳 被引量: 0发表: 2020年 结合双重注意力...