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TUnet的另一个重要特征是deep and large Unet backbone。然而,Unet和Attention Unet在浅层模型中仍然有用。由于深度模型不像浅模型那样方便,因为它们自然需要更好的硬件,如gpu,所以进一步尝试浅模型Unet Backbone。在较浅的模型中Unet中减少了1/3层CNN,并将kernel数量减少到1/4。整个模型仍然是端到端的从头到尾地...
图像分类方法,包括,获取训练图像数据集;构建轻量级残差注意力增强网络LRAE‑Unet模型,轻量级残差注意力增强网络LRAE‑Unet模型包括浅层特征提取通路和深层特征提取通路;利用轻量级残差注意力增强网络LRAE‑Unet模型和训练图像数据集进行模型训练,生成分类模型;获取待分类图像,将待分类图像输入所述分类模型,得到图像分类...
网络结构: EGE-UNet网络结构 该网络的encoder由六个阶段组成,channel分别为{8,16,24,32,48,64},前三阶段使用普通卷积,后三阶段使用提出的GHPA来提取不同层级的信息,使用GAB来代替普通的skip connection,进而连接encoder和decoder部分,与此同时,该模型还借鉴了Unet++里的deep supervision来生成不同尺度下的mask,并...
基于 Unet 的高分辨率遥感图像地物分类Remote Sensing Image Classification Based on Unet林志斌,黄智全,颜林明(厦门盈趣科技股份有限公司,福建厦门 361027)Lin Zhi-bin,Huang Zhi-quan,Yan Lin-ming(Xiamen intretech Inc.,FujianXiamen 361027)摘要:遥感图像地物分类一直是遥感解释的难题。在过去的发展中,传统的分割...
其中构建的网络模型是通过在现有Unet网络中插入特征融合网络和分类网络,设计的特征融合网络是为了给Unet网络的编码器补充语义信息并给解码器补充细节信息;分类网络的目的是能有效地融合多语义特征图,从而提高网络的表达能力并实现分类;最后通过将测试集中的待测试图像输入到最优的网络模型中,即得到待测试图像的分类结果。
基于3D卷积的多尺度注意力深度卷积网络的遥感图像融合方法 本发明公开了一种基于3D卷积的多尺度注意力深度卷积网络的遥感图像融合方法,将多光谱图像中拥有的高光谱分辨率与全色图像中拥有的高空间分辨率相融合,以获得高空间分辨率高光谱分辨率的多光谱图像.利用深度学习中UNet网络结构框架,设计了3D多尺度注意力深... 彭...
摘要: 本发明属于医学图像处理领域,具体涉及了一种基于Unet迁移学习的胃印戒细胞癌图像智能分类系统,旨在解决现有技术因胃癌病灶形状不规则、特征提取质量低,导致胃印戒细胞癌图像分类结果不准确的问题。本发明包括:感兴趣区域提取模块,对获取的待分类胃部CT进行胃癌病灶感兴趣区域提取;预处理模块,对提取的Rec_ROI进行图...
根据本发明的另一方面,提供一种基于capsules-unet模型的遥感图像深度学习分类系统,包括:数据预处理单元,用于对遥感图像数据进行数据预处理,将预处理后的遥感图像数据分为训练集数据和验证集数据;模型建立单元:以unet模型为基本网络架构,融合胶囊(capsules)模型,建立capsules-unet模型;模型训练单元:利用所述训练集数据和所...