这一段时间做项目用到了U-Net网络模型,但是原始的U-Net网络还有很大的改良空间,随手加了点东西: 每次的下采样的过程中加入了通道注意力和空间注意力(大概就是这样) 代码跑出来后,效果比原来的U-Net大概提升了一个点左右,证明是有效的,改动很少,放出代码 classChannelAttentionModule(nn.Module):def__init__(se...
02-0155-05融合 UNet++ 网络和注意力机制的高分辨率遥感影像变化检测算法袁 洲1 ,郭海涛 1 ,卢俊 1 ,路威 2 ,林雨准 1(1.信息工程大学,河南 郑州 450001;2.陆军工程大学 通信工程学院,江苏 南京 210001)摘要:针对高分辨率遥感影像变化检测存在漏检和检测边界粗糙的问题,提出一种基于 UNet++ 和注意力机制的...
模块包括输入层、两个BN+ReLU层、两个卷积层和输出层,采用一个卷积替换残差连接;上采样模块包括输入层、一个上采样块、一个反卷积层和输出层;底部模块设置于底层,上层基本X模块向下层基本X模块进行下采样运算,由底部模块向上层基本X模块进行上采样运算,在双路径UNet基础上构建协方差自注意力机制的双路经UNet网络。
如果对特定类型的杂草使用不同的除草剂,除草效果会更好,所以首要任务是快速有效地识别禾本科杂草和阔叶杂草.针对上述问题,本文以大豆田间伴生杂草为研究对象,基于语义分割模型UNet网络进行优化,并添加通道注意机制,对禾本科杂草和阔叶杂草的识别进行深入研究,为后续智能设备根据两种杂草喷洒不同除草剂提供参考,具体研究内容...
眼底图像中视网膜血管的健康状况对早期诊断各种眼科疾病及糖尿病心脑血管疾病等具有重要意义,然而视网膜血管结构细微,边界模糊且分布不规则,对其进行准确分割存在较大的难度.针对视网膜血管的这些特征,提出一种粗糙通道注意力残差U型网——粗糙通道注意力残差U型网络(RCARUNet).该网络首先引入粗糙集理论中上下近似概念设计粗...
基于协方差自注意力机制的双路经UNet网络肿瘤分割方法,包括基本X模块,底部模块,下采样模块和上采样模块,基本块X模块包括输入层,两个BN+ReLU层,两个卷积层和输出层,输入层和输出层特征图大小相同,其和底部模块一样结构;下采样模块包括输入层,两个BN+ReLU层,两个卷积层和输出层,采用一个卷积替换残差连接;上采样模...
“LFSCA-UNet:基于空间与通道注意力机制的肝纤维化区域分割网络”出自《中国图象图形学报》期刊2021年第9期文献,主题关键词涉及有肝纤维化、图像分割、空间注意力机制、通道注意力机制、U-Net等。钛学术提供该文献下载服务。
本发明属于图像及疾病诊断,具体涉及基于unet3+的混合注意力机制卒中分割网络pcma-unet 背景技术: 1、卒中是脑血管疾病的最常见的表现形式具有高发病率、高致残率、高死亡率、高复发率、高经济负担的特点,是导致成年人死亡和残疾的三大主要原因之一。2020年美国心脏协会关于卒中的统计报告估计,美国卒中患病率为2.5%,...
专利摘要:基于协方差自注意力机制的双路经UNet网络肿瘤分割方法,包括基本X模块、底部模块、下采样模块和上采样模块,基本块X模块包括输入层、两个BN+ReLU层、两个卷积层和输出层,输入层和输出层特征图大小相同,其和底部模块一样结构;下采样模块包括输入层、两个BN+ReLU层、两个卷积层和输出层,采用一个卷积替换残差...
基于协方差自注意力机制的双路径unet网络肿瘤分割方法,主要包括基本x模块、底部模块、下采样模块和上采样模块,所述基本x模块、底部模块、下采样模块和上采样模块均是用于增加表示能力的残差结构;所述基本x模块包括输入层、两个bn+relu层、两个3×3步长为1的卷积层和输出层,bn+relu层和卷积层相互交叉设置,输入层和...