方法一:MFCC特征提取 step 1:A/D转换(采样) step 2:预加重 step 3:加窗分帧 step 4:DFT+取平方 step 5:Mel滤波 step 6:取对数 step 7:IDFT step 8:动态特征 方法二:深度学习特征提取 step 1:采样 step 2:分帧 step 3:傅里叶变换 step 4:识别字符 step 5:获取映射图 方法一:MFCC特征提取 step ...
在UNet++网络的基础上,结合CBAM模块,并在特征图的通道和空间的双重维度上添加权重信息,可以有效地抑制网络对非道路信息的学习,使得提出的网络更加高效和有针对性。通过使用新的融合损失函数,本文的方法可以进一步增强道路特征信息的识别能力,提高提取的准确性。 创新点: 提出了一个多层特征融合结构,通过学习深层细节信息...
在UNet++网络的基础上,结合CBAM模块,并在特征图的通道和空间的双重维度上添加权重信息,可以有效地抑制网络对非道路信息的学习,使得提出的网络更加高效和有针对性。通过使用新的融合损失函数,本文的方法可以进一步增强道路特征信息的识别能力,提高提取的准确性。 创新点: 提出了一个多层特征融合结构,通过学习深层细节信息...
本文对比分析了UNet、UNet-CBAM、UNet-DSC和SmaAt-UNet四种模型在降水短临预报方面的性能表现。 SmaAt-UNet框架 CBAM(convolutional block attention modules)是一个卷积块注意力模块,作用于输入图像,按照顺序将注意力机制应用于通道,然后是空间维度。CBAM的结果是一个加权的特征图,考虑了输入图像的通道和空间区域。 DSC(...
方法:本文提出了一种改进的UNet++网络,适用于从高分辨率遥感图像中提取道路。在UNet++网络的基础上,结合CBAM模块,并在特征图的通道和空间的双重维度上添加权重信息,可以有效地抑制网络对非道路信息的学习,使得提出的网络更加高效和有针对性。 创新点: 提出了一个多层特征融合结构,通过学习深层细节信息特征和浅层空间信...
方法步骤:①样本数据集制备,采集30张包括深度分离,高度粘连到堆叠严重等不同状态的图片,通过数据增广形成900张图片的样本数据集;②模型建立,将卷积块状注意力模块(Convolution Block Attention Module,CBAM)融入到Unet网络模型,形成CBAM-Unet模型,对生球边缘进行检测和分割.研究结果表明:相比于Unet方法,CBAM-Unet方法的...
CBAM can adaptively optimize features and seamlessly connect to the CNN architecture. However, SA and CA in CBAM are independent of each other, and lack cross-dimension information that is beneficial to performance. Therefore, Misra et al.23 proposed a near parameter-free TA, which uses the ...
空间注意力机制通过创建权重 Mask 来增强重要区域,这在卷积块注意力模块(CBAM)[11] 中有所体现,该模块结合了池化和拼接以获得统一的特征描述符。作者的模型采用 CBAM 轻量级的设计方案,结合通道和空间注意力机制,强调重要区域并抑制无关信息,从而捕捉跨通道关系和空间细节以实现精确检测。
本发明公开了一种融合CBAM的轻量化UNet裂缝分割方法,包括:对裂缝图像数据集预处理,生成模型训练所需的数据集;以原始的UNet作为主干网络,在此基础上进行优化模型;修改模型当中的编码器以及加入空间注意力和通道注意力进行训练,将预处理的裂缝图像数据集输入到模型,训练出最终的模型权重;利用可分离卷积替换原始UNet编码器...
在UNet架构中实现特征重校准的好处是可以提高网络模型的性能和精度,使得模型更加准确地捕捉图像中的细节信息,从而提高图像分割的质量。 一种常见的特征重校准方法是通过引入注意力机制,例如SENet(Squeeze-and-Excitation Networks),CBAM(Convolutional Block Attention Module)等。这些方法可以有效地学习特征之间的相关性,提高...