通过引入CGNet改进YOLOv8的鸟类图像分类系统,可以有效地提高鸟类图像分类的准确性和鲁棒性。首先,CGNet可以提取图像中的上下文信息,从而提供更多的特征来区分不同的鸟类。其次,CGNet可以减少背景、光照和姿态等因素对图像分类的干扰,提高分类的准确率。最后,CGNet可以降低计算复杂度,提高系统的实时性能。 综上所述,改进YOL...
CGNet effectively captures local features and contextual surroundings, utilizing spatial dependencies and context information to improve accuracy. By reducing the number of parameters and saving on memory usage, it adheres to a 'deep yet slim' principle, lessening channel numbers ...
CGNet网络 原则:深、瘦(deep and thin)以节省内存。层数少,通道数少,三个下采样。 Stage1,三个标准卷积层,分辨率变成原来的1/2 Stage2和stage3,分别堆叠M和N个cg模块。该两个阶段,第一层的输入是前一阶段第一个和最后一个block的结合(how结合)利于特征重用和特征传播。 将输入图像下采样到1/4和1/8分别...
CGNet主要由CG块构建而成,CG块可以学习局部特征和周围环境上下文的联合特征,最后通过引入全局上下文特征进一步改善联合特征的学习。 下图给出了在Cityscapes数据集上对现有的一些语义分割模型的测试效果,横轴表示参数量,纵轴表示准确率(mIoU)。可以看出,在参数量较少的情况下,CGNet可以达到一个比较好的准确率。虽与高...
CGNet: A Light-Weight Context Guided Network for Semantic Segmentation. IEEE Trans. Image Process. 2021, 30, 1169–1179. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed] Ding, X.; Zhang, Y.; Ge, Y.; Zhao, S.; Song, L.; Yue, X.; Shan, Y. UniRepLKNet: A Universal Perception Large-Kernel...
现有的语义分割方法,如ESPNet (V2)、DABNet 和 CGNet,设计了基于多速率深度空间扩张卷积的模块来捕获单一输入特征图的多尺度上下文信息,以提高实时语义分割的特征提取效率。 然而,这些设计存在根本性的缺陷,导致深度扩张卷积中的大量权重很少被学习,特别是对于那些具有较大扩张率的权重,从而使得多尺度上下文信息无法有效地...
CGNet的设计:为了提升准确率,用cgnet探索语义分割的固有属性。对于准确率的提升,因为语义分割是像素级分类和目标定位,所以空间依赖性和上下文信息发挥了重要作用。因此,设计cg模块,用于建模空间依赖性和语义上下文信息。1、cg模块学习局部特征和周围特征形成联合特征 2、通过逐通道重新加权(强调有用信息,压缩无用信息),...
CGNet的通用网络结构如下图所示,分为3个stage,第一个stage使用3个卷积层抽取特征,第二和第三个stage堆叠一定数量的CG block,具体个数可以根据情况调整。最后,通过1x1 conv得到分割结果。 下图是用于Cityscapes数据集的CGNet网络细节说明:输入尺寸为3680680;stage1连续使用了3个Conv-BN-PReLU组合,首个组合使用了stride...
CGNet的设计: 为了提升准确率,用cgnet探索语义分割的固有属性。对于准确率的提升,因为语义分割是像素级分类和目标定位,所以空间依赖性和上下文信息发挥了重要作用。因此,设计cg模块,用于建模空间依赖性和语义上下文信息。 1、cg模块学习局部特征和周围特征形成联合特征 2、通过逐通道重新加权(强调有用信息,压缩无用信息...
CGNet网络原则:深、瘦(deep and thin)以节省内存。层数少,通道数少,三个下采样。Stage1,三个标准卷积层,分辨率变成原来的1/2Stage2和stage3,分别堆叠M和N个cg模块。该两个阶段,第一层的输入是前一阶段第一个和最后一个block的结合(how结合)利于特征重用和特征传播。将输入图像下采样到1/4和1/8分别输入到...