1、为克服上述现有技术的不足,本发明提供了一种基于改进swintransformer的遥感图像分割方法及系统,swin transformer骨干网络与进行水平和垂直方向全局平均池化的全局信息增强模块相结合,弥补了swintransformer骨干网络受窗口机制限制的全局信息挖掘能力,解码器通过注意力机制对编码器输出进行融合,可以保留更多的局部信息同时获得...
3、目前,transformer在计算机视觉(cv)方面的表现取得了突破,许多新的基于transformer的cv任务方法被提出,swin-unet网络是其中之一。swin-unet网络是一种基于transformer的分割网络,在肝脏的ct图像上表现良好。目前该模型主要应用在医学图像分割任务中,但至今没有研究人员解决农业领域的问题。针对传统分割算法对于不同光照条件...
改进SwinUnet 图像分割算法。本文的主要贡献如 下:① 标注新的遥感数据集,并进行数据增强等一系 列预处理操作;② 在编码器末端引入空洞空间金字 塔池化,充分提取多尺度遥感图像特征,增大感受野; ③将残差思想引入解码器端的SwinTransformerBlock,防止模型出现过拟合现象;④ 在跳跃连接中引 入残差注意力机制,增强重要...
柱MRI图像分割模型,该方法可以减少医护人员 的工作量,减轻医疗系统压力,同时给计算机脊 柱疾病辅助诊断系统提供良好的脊柱分割结果, 并将脊柱分割结果用于辅助医疗,对脊柱的椎体 与后弓的棘突分割效果好于原模型与其他同类 型模型,验证了Transformer在脊柱医学图像分 ...
首先,基于Swin-Transformer改进的YOLOv7电力杆塔识别系统可以提高电力杆塔的识别和检测准确率。传统的YOLOv7算法在处理电力杆塔的复杂形状和多样性时存在一定的局限性,而Swin-Transformer通过引入跨窗口的注意力机制和局部特征的多尺度融合,能够更好地捕捉电力杆塔的细节信息,从而提高识别和检测的准确性。
面向遥感图像语义分割的改进型Transformer算法 基于Transformer提出了改进的面向遥感图像语义分割的深度学习模型,所提出的模型通过两种方式改进Transformer语义分割网络.首先,利用视觉Transformer(ViT)下的预训练Swin ... 宋东生,陈亮 - 全国信号和智能信息处理与应用学术会议 被引量: 0发表: 2023年 加载更多来源...
柱MRI图像分割模型,该方法可以减少医护人员 的工作量,减轻医疗系统压力,同时给计算机脊 柱疾病辅助诊断系统提供良好的脊柱分割结果, 并将脊柱分割结果用于辅助医疗,对脊柱的椎体 与后弓的棘突分割效果好于原模型与其他同类 型模型,验证了Transformer在脊柱医学图像分 ...
首先,基于Swin-Transformer改进的YOLOv7电力杆塔识别系统可以提高电力杆塔的识别和检测准确率。传统的YOLOv7算法在处理电力杆塔的复杂形状和多样性时存在一定的局限性,而Swin-Transformer通过引入跨窗口的注意力机制和局部特征的多尺度融合,能够更好地捕捉电力杆塔的细节信息,从而提高识别和检测的准确性。
面向遥感图像语义分割的改进型Transformer算法 近年来,Transformer在一些自然语言处理任务和图像处理任务中取得了非凡的进展.基于Transformer提出了改进的面向遥感图像语义分割的深度学习模型,所提出的模型通过两种... 宋东生,陈亮 - 全国信号和智能信息处理与应用学术会议 被引量: 0发表: 2023年 ...