Unet改进41：添加gConvBlock(2024最新改进方法)|

最新推荐文章于 2025-04-27 12:37:00 发布
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分类专栏： Unet和Unet++改进专栏 文章标签： 深度学习 神经网络 机器学习 unet 语义分割
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本文内容：在不同位置添加gConvBlock

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论文简介

1.步骤一

2.步骤二

3.步骤三

4.步骤四

论文简介

图像去雾是低层次视觉中的一个活跃话题，随着深度学习的快速发展，许多图像去雾网络被提出。尽管这些网络的管道运行良好，但改善图像去雾性能的关键机制仍不清楚。因此，我们不打算提出具有花哨模块的除雾网络;相反，我们对流行的U-Net进行最小的修改，以获得紧凑的除雾网络。

具体来说，我们使用门控机制将U-Net中的卷积块交换为残差块，使用选择性核融合主要路径的特征映射并跳过连接，并将得到的U-Net变体称为gUNet。

因此，在显著降低开销的情况下，gUNet在多个图像去雾数据集上优于最先进的方法。最后，我们通过广泛的消融研究验证了这些关键设计对图像去雾网络性能增益的影响。

1.步骤一

新建blocks/blocks.py文件，添加如下代码ÿ

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U-Net网络模型改进（添加通道与空间注意力机制）---亲测有效，指标提升
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在低光照条件下进行成像非常具有挑战性，因为光子计数低且存在噪声。高ISO可以用来增加亮度，但它也会放大噪声。后处理，如缩放或直方图拉伸可以应用，但这并不能解决由于光子计数低导致的低信噪比（SNR）。短曝光图像受到噪声的影响，而长曝光可能会引起模糊，通常也不切实际。已经提出了各种去噪、去模糊和增强技术，但在极端条件下，如夜间视频速率成像，它们的有效性是有限的。有物理手段可以增加低光照下的SNR，包括打开光圈、延长曝光时间以及使用闪光灯。
unet改进
03-08
### 关于UNet架构的改进方法 #### UNet++的设计理念及其优势 UNet++通过引入密集跳跃连接（Dense Skip Connections）解决了原始UNet中存在的梯度消失问题以及信息流不足的问题[^1]。这种设计不仅增强了浅层特征向深层传播的能力，也使得不同尺度下的特征能够更好地融合在一起。 #### ADown下采样的应用 为了改善传统的最大池化操作带来的信息损失，有研究者提出了ADown这一新型下采样机制。相较于常规的最大池化或步幅卷积，ADown能够在减少分辨率的同时保留更多的语义信息，从而提高了模型对于复杂场景的理解能力[^3]。 #### 广义高效层聚合网络(GELAN)与可编程梯度信息(PGI) GELAN结合了PGI概念，在保持较低计算成本的前提下实现了高效的多任务处理性能。该框架允许灵活配置不同的任务需求，并确保每个分支都能接收到充分的信息支持以完成特定目标。此方案特别适合资源受限环境下的实时图像分割任务。 ```python import torch.nn as nn class GELAN(nn.Module): def __init__(self, input_channels=3, num_classes=21): super().__init__() self.encoder = Encoder(input_channels=input_channels) self.decoder = Decoder(num_classes=num_classes) def forward(self, x): features = self.encoder(x) output = self.decoder(features) return output ``` #### DeepLabV3+的技术特点 DeepLab系列算法通过对ASPP(Atros Spatial Pyramid Pooling)模块的应用扩展了感受野范围，有效捕捉到了更大范围内上下文关系；同时采用编码解码结构进一步提升了边界区域像素分类准确性。此外，Xception作为骨干网的选择也为整体效率带来了显著增益[^2]。 ---
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