GRU(Gate Recurrent Unit)是循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)的一种。和LSTM(Long-Short Term Memory)一样,也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题而提出来的。与LSTM相比,GRU内部少了一个”门控“,参数比LSTM少,但是却也能够达到与LSTM相当的功能。 GRU 是标准循环神经网络的改进版,但到底是...
第48卷 第 4期 2022年 4月 Computer Engineering 计算机工程基于 UNet++网络与多边输出融合策略的船舶检测模型李忠智1 ,尹航1,2 ,左剑凯 3 ,孙一凡 4(1.沈阳航空航天大学 计算机学院,沈阳 110136;2.仲恺农业工程学院 信息技术学院,广东 广州 510230;3.同济大学 计算机科学与技术系,上海 201804;4.沈阳航空航天...
U-Net 是这种方法中最常用的结构。 U-Net网络架构设计 卷积层的数量大约在20个左右,4次下采样,4次上采样。输入图像大于输出图像,因为在本论文中对输入图像做了镜像操作。 如上图所示,对输入图像的四周做了镜像操作,其输入图像的大小为572*572,整个网络越有20个卷积层,输出图像的大小小于输入图像的大小。 Keras...
在这一个BLOG里，我会跟大家讲一下什么是unet模型，以及如何训练自己的unet模型，其训练与上一篇的...
提出一种融合多尺度特征信息的目标检测模型,采用UNet++网络进行目标检测提取卫星图像特征,并将全局信息和细粒度信息相融合生成具有高空间精度的中间特征图。在此基础上,使用MSOF策略融合不同语义层次的特征信息,生成最终的检测特征图,以提高船舶目标检测与识别的精度,并通过将二元交叉熵损失函数与Dice系数损失函数结合使用...
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