FCN是一种编码器-解码器结构的先驱,那么后面U-Net提出的编码器-解码器结构则大大完善了解码器部分,编码器-解码器(Encoder-Decoder)结构是一种广泛应用于图像分割、机器翻译等任务的深度学习模型架构。 1,编码器…
文献[3]提出的SegNet语义分割网络更为复杂。网络的前半部分是编码器,由多个卷积层和池化层组成。网络的后半部分为解码器,由多个上采样层和卷积层构成。解码器的最后一层是softmax层,用于对像素进行分类。 编码器网络的作用是产生有语义信息的特征图像;解码器网络的作用是将编码器网络输出的低分辨率特征图像映射回输...
本发明涉及人工智能、计算机视觉领域,涉及一种编码器‑解码器结构的双分支OCT血管超精细语义分割方法。主旨在于采用深度学习方法实现对OCT图像像素级别的分类,从而获得OCT图像中的血管外部区域,血管内部区域,主要方案包括由人工标定血管轮廓信息,包括血管内外直径,建立眼部OCT血管数据库,对于患者的OCT血管图像进行数据预处理...
基于多尺度特征融合的图像语义分割方法研究 图像语义分割是目标识别的一个重要研究课题.它的算法性能直接影响图像分割的精度.本文以FCN算法和Deeplabv3+算法为基础,对图像语义分割进行研究,主要研究工作及结果如... 雷庆丽 - 安徽建筑大学 被引量: 0发表: 2022年 基于双模编码器-解码器框架的联机手写数学公式识别 ...
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1、为解决目前医疗负担重、误诊与漏诊等问题,针对oct眼底血管图像(以下简称“oct血管”),本发明基于深度学习等人工智能方法,提出一种用于oct血管微结构超精细语义分割的方法。具体来说,采用深度学习方法实现对oct图像像素级别的分类,从而获得oct图像中的血管外部区域,血管内部区域,以便进一步获取oct图像中血管的更多参数...
文献[3]提出的SegNet语义分割网络更为复杂。网络的前半部分是编码器,由多个卷积层和池化层组成。网络的后半部分为解码器,由多个上采样层和卷积层构成。解码器的最后一层是softmax层,用于对像素进行分类。 编码器网络的作用是产生有语义信息的特征图像;解码器网络的作用是将编码器网络输出的低分辨率特征图像映射回输...
文献[3]提出的SegNet语义分割网络更为复杂。网络的前半部分是编码器,由多个卷积层和池化层组成。网络的后半部分为解码器,由多个上采样层和卷积层构成。解码器的最后一层是softmax层,用于对像素进行分类。 编码器网络的作用是产生有语义信息的特征图像;解码器网络的作用是将编码器网络输出的低分辨率特征图像映射回输...
被引量: 0发表: 2020年 基于卷积神经网络的点云语义分割与分类研究 随着低成本传感器的出现,三维点云的获取变得越来越便捷,因此三维点云理解也越来越受到计算机视觉领域研究者的关注。未来生活中的许多应用都与之密切相关,例如自动驾驶... 李坤 - 大连理工大学 被引量: 0发表: 2020年 加载更多0关于...