HCF-Net是一种用于红外小物体检测的深度学习网络。它主要包括三个模块:并行化斑块感知注意力(PPA)模块、维度感知选择性整合(DASI)模块和多稀释通道细化器(MDCR)模块。 PPA模块采用多分支特征提取策略,用于捕捉不同尺度和层次的特征信息。DASI模块可实现自适应信道选择和融合,提高模型的检测性能。MDCR模块则通过多个深...
吴等人[22]提出了一种“U-Net中的U-Net”框架,以实现目标的多级表示学习。 三、方法 本节将详细讨论HCF-Net。如图1所示,HCF-Net是一个升级版的U-Net架构,由三个关键模块组成:PPA、DASI和MDCR。这些模块使我们的网络更适合检测红外小目标,并有效应对小目标损失和背景特征不明显等挑战。接下来,我们将在第III-...
在VC++.NET中,GDI+的Image类封装了对BMP、GIF、JPEG、PNG、TIFF、WMF(Windows元文件)和EMF(增强WMF)图像文件的调入、显示、格式转换以及简单处理(如缩放、旋转、拉伸等)的功能。而Bitmap类(注意不是结构BITMAP)是从Image类继承的一个图像(另一个从Image继承的类是Metafile类),它封装了Windows位图操作的常用功能。
一ADNet 二 使用ADNet改进YOLOv10在噪声干扰下的目标检测效果(图像去噪) 1 整体修改 ① 添加ADNet.py文件 ② 修改ultralytics/nn/tasks.py文件 2 配置文件 3 训练 其他 论文地址:https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0893608019304241 代码地址:GitCode - 开发者的代码家园 一ADNet...
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.NET Framework 的配置文件架构 类库开发的设计准则 MSBuild 参考 .NET Framework 中的性能计数器 非托管 API 参考 其他托管参考主题 Windows Communication Foundation 配置架构 Windows Communication Foundation Directive Syntax Windows Workflow Foundation 配置架构 XML 标准引用 XML 标准引用 文档结构图 文档结构图 元...
本发明公开了基于Nnet和CycNnet网络结构的四维锥束CT重建图像增强算法.本发明是在充分挖掘四维锥束CT重建图像固有特性的基础上设计的,深度神经网络CycNnet通过将五个连续运动相位的解析重建图像和对应的先验图像作为网络输入,考虑了四维锥束CT图像序列内部的先验知识和图像序列间的时空相关性,将提取的卷积特征图被拼接和...
图4-1-26() A.0 B.2 C.4 D.6 点击查看答案
基于改进U-net网络的直肠癌CT图像分割研究 一种结合U-net网络~([2])与残差结构~([3])的直肠癌CT图像的肿瘤区域分割算法.该方法在经典的U-net网络的基础上,引入残差结构,从而有效地缓解因网络层数增加... 陈耀文 - 中国体视学与图像分析学术会议 被引量: 0发表: 2022年 基于U-Net架构的深度残差网络的脑肿...