1.多尺度特征金字塔网络(FPN)增强特征提取 为了应对精子形态的多样性和显微图像中的复杂背景,研究采用了多尺度特征金字塔网络。该网络通过融入多尺度特征融合技术,保证了在各个层面上都能够捕捉到充足的语义信息,特别是在低分辨率的条件下,依然能够维持高精度的检测效果。多尺度特征融合的应用,使得网络可以有效地结合上下文...
首先将图像输入到ResNet网络中,提取出不同深度的图像特征;然后经过特征金字塔网络中自上而下的路径,在保留高级语义信息的同时,通过横向连接补充图像的细节纹理信息,并得到四个不同级别的特征图;接着,使用注意力模块使各级图像关注重点特征抑制非必要特征,进一步增强特征的表达能力;最后,经过一个特征融合模块,综合所有...
该方法首先利用特征金字塔网络进行多尺度特征提取,有效刻画人群全局和局部结构信息。引入双层注意力机制,在渠道注意和空间注意两个层面上对特征进行精细化表征。渠道注意模块可以找出与人群计数最相关的特征通道,而空间注意模块可以突出人群密集区域的信息,增强模型对关键区域的关注。融合多尺度特征和注意力特征,经过全局平均...
本发明公开了一种K空间金字塔特征融合的立体图像超分辨率重建方法,属于深度学习技术领域。本发明利用基于K空间频域细节评级,将不同3D立体图像子图像块进行细节难度评级分组,根据细节复杂度构建并训练不同的超分辨率重建网络;采用基于K空间核预测网络代替传统卷积神经网络,使得超分辨率重建网络对图像细节加以重视;在超分辨率重...
针对Maskr-CNN中的特征不平衡问题,提出种基于全局特征金字塔网络(GFPN)的信息融合方法。通过将GFPN产生的不同大小特征相融合,生成包含全局语义信息的特征网络,并采用反向过程对原始特征层进行重新标度,从而使得每个特征层均含有全局语义信息。实验结果表明,与原始基于Maskr-CNN的方法相比,该方法的检测精度提升4-6个...
1.一种基于特征金字塔和特征融合的小样本图像分类方法,其特征在于,包括以下步 骤: S1.构建多层神经网络的特征金字塔关系网络模型,每层神经网络包括特征提取模块、 关系模块和特征融合模块; S2.获取数据集并对数据集进行扩充,将经过扩充后的数据集划分为训练集、验证集、 ...
本发明提供了一种基于分块水平金字塔时空特征融合模型和步态重排序的跨视角步态识别方法,包括:获取训练样本集,构建三元组组合,预处理后构建分块水平金字塔时空特征融合模型并训练;获取注册样本集、待识别步态样本,预处理后进行初步步态识别:将注册样本集和待识别身份的步态样本送入训练好的分块水平金字塔时空特征融合模型...
融合的三维人体姿态识别网络,网络主干部分为ResNet50,包括降采样模块和依次设置四个特征提取模块;每个所述特征提取模块由不同数目的瓶颈层组成,通过降维和升维来提取输入数据的关键特征;特征提取模块为金字塔结构;特征提取模块引出的特征图均分为两路,一路进入下一级特征提取模块,另一路经过局部聚焦单元后进行拼接融合...
一种图像特征金字塔的自适应加权融合方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种图像特征金字塔的自适应加权融合方法说明:本发明公开了一种图像特征金字塔的自适应加权融合方法。本发明步骤:1.首先在计算机视觉有名的超大...专利查询请上爱企查
摘要:本发明公开了一种基于金字塔特征融合的三疣梭子蟹重识别方法及系统,包括:构建深度学习模型,深度学习模型用于对三疣梭子蟹背甲图分解成金字塔式分块结构,根据ID损失和三元组损失的组合共同训练,生成用于溯源三疣梭子蟹的三疣梭子蟹重识别模型;采集三疣梭子蟹背甲图,构建训练集,对深度学习模型进行训练,生成三疣梭子蟹...