DeepLabv3+改进26:在主干网络中添加PPA|多分支特征提取策略，以捕获不同尺度和层次的特征信息

最新推荐文章于 2025-05-10 22:16:26 发布
最新推荐文章于 2025-05-10 22:16:26 发布
阅读量85 收藏
点赞数
分类专栏： Deeplabv3plus改进专栏 文章标签： 深度学习 python 机器学习 DEEPLABV3+ 语义分割
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_51530640/article/details/146764669
版权

🔥【DeepLabv3+改进专栏！探索语义分割新高度】
🌟 你是否在为图像分割的精度与效率发愁？
📢 本专栏重磅推出：
✅ 独家改进策略：融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化
✅ 即插即用模块：ASPP+升级、解码器

PS:订阅专栏提供完整代码

论文简介

红外小目标检测是一项重要的计算机视觉任务，涉及在红外图像中识别和定位通常仅包含少量像素的微小目标。然而，由于目标尺寸极小以及红外图像背景通常较为复杂，该任务面临诸多挑战。在本文中，我们提出了一种深度学习方法——HCF-Net，通过多个实用模块显著提升了红外小目标检测性能。具体而言，它包括并行化补丁感知注意力（PPA）模块、维度感知选择性融合（DASI）模块以及多膨胀通道细化（MDCR）模块。PPA 模块采用多分支特征提取策略，以捕获不同尺度和层次的特征信息。DASI 模块实现了自适应通道选择与融合。MDCR 模块通过多个深度可分离卷积层捕获不同感受野范围的空间

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
DeepLabv3+改进8:在主干网络中添加SIM注意力机制|助力涨点
AIcurator的博客
03-11 329
在本文中，我们提出了一种概念上简单但非常有效的注意力模块，用于卷积神经网络（ConvNets）。与现有的通道级和空间级注意力模块不同，我们的模块无需向原始网络添加参数，而是为每一层的特征图推导三维注意力权重。具体而言，我们基于一些著名的神经科学理论，提出优化能量函数以找到每个神经元的重要性。我们进一步推导出能量函数的快速闭式解，并证明该解可以在不到十行代码中实现。该模块的另一个优点是，大多数运算都是基于定义的能量函数的解决方案来选择的，避免了过多的结构调整工作。
改进 DeepLabV3+
m0_56247038的博客
10-03 1万+
SP、ASPP、DenseASPP以及各种解码器结构的实现
DeepLabv3+改进11:在主干网络中添加CPCA注意力机制|聚焦于信息丰富的通道和重要区域
AIcurator的博客
03-14 293
医学图像中常常会出现诸如对比度低以及器官形状显著变化等特征。医学成像中分割性能的提升往往受限于现有注意力机制普遍存在的不足的适应能力。本文提出了一种高效的通道先验卷积注意力（CPCA）方法，支持在通道和空间维度上动态分配注意力权重。通过采用多尺度深度卷积模块，有效地提取了空间关系的同时又保留了通道先验。CPCA 具有聚焦于信息丰富的通道和重要区域的能力。基于 CPCA 提出了一种名为 CPCANet 的医学图像分割网络。
DeepLabv3+改进22:在主干网络中添加RCSOSA|显著增强实时物体检测器的多尺度特征表示
AIcurator的博客
03-23 103
凭借速度与精度之间的出色平衡，前沿的 YOLO 框架已成为物体检测中最高效的算法之一。然而，YOLO 网络在脑肿瘤检测中的性能却鲜少有人研究。我们提出一种基于通道洗牌的重新参数化卷积的新型 YOLO 架构（RCS-YOLO）。我们介绍了 RCS 和 RCS 的一次性聚合（RCS-OSA），它们将特征级联与计算效率相结合，以提取更丰富的信息并减少时间消耗。在脑肿瘤数据集 Br35H 上的实验结果表明，所提出的模型在速度和精度方面均优于 YOLOv6、YOLOv7 和 YOLOv8。
DeepLabv3+改进13:在主干网络中添加repvgg|
AIcurator的博客
03-16 198
我们提出了一种简单却强大的卷积神经网络架构，其推理时间模型具有类似于 VGG 的结构，仅由一系列 3×3 卷积和 ReLU 组成，而训练时间模型则具有多分支拓扑结构。这种将训练时间架构与推理时间架构分离的做法是通过一种结构重新参数化技术实现的，从而使该模型得以命名 RepVGG。在 ImageNet 数据集上，RepVGG 达到了超过 80%的 top-1 准确率，这是迄今为止普通模型首次取得的成就，据我们所知。
DeepLabv3+改进34:在主干网络中添加FMB|自调制特征聚合|即插即用，提升特征提取模块性能
最新发布
AIcurator的博客
05-10 134
本专栏介绍了DeepLabv3+的改进策略，重点在于提升语义分割的精度与效率。通过融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化，提出了自调制特征聚合（SMFA）模块，有效结合局部与非局部特征，提升图像重建的准确性。SMFA模块采用自关注近似（EASA）分支和局部细节估计（LDE）分支，结合部分卷积前馈网络（PCFN），显著提高了计算效率与重建质量。实验表明，SMFANet在多个公共数据集上表现优异，尤其在运行时间上比SwinIR-light快10倍，性能提升0.14dB。专栏还提供了详细的代码实现与配置步骤，帮助
注意力机制SimAM(SimAM: A Simple, Parameter-Free Attention Module for Convolutional Neural Networks)
热门推荐
handsomem
07-22 3万+
论文链接 转载 目录1、摘要：2、注意力机制比较：3、SimAM:4、实验结果 1、摘要： 在不增加原始网络参数的情况下，为特征图推断三维注意力权重 1、提出优化能量函数以发掘每个神经元的重要性 2、针对能量函数推导出一种快速解析解，不超过10行代码即可实现。 2、注意力机制比较：   不同注意模块的结构设计和参数比较。运算符有:空间(GAP)或通道平均池化(CAP)、空间(GMP)或通道最大池化(CMP)、沿空间维度计算的标准偏差(GSP)、标准卷积(C2D)或基于通道的卷积(C1D)、标准(FC)或通
DeepLabv3+改进10:在主干网络中添加LSKBlock|动态调整其大型空间感受野，助力小目标识别
AIcurator的博客
03-14 290
近期关于遥感目标检测的研究主要集中在改进有方向性的边界框的表示上，但却忽略了遥感场景中所呈现的独特先验知识。这种先验知识是有用的，因为微小的遥感目标可能在没有参考足够长距离的上下文的情况下被误检，而且不同类型的对象所需的长距离上下文可能各不相同。在这篇论文中，我们考虑了这些先验知识，并提出了大型选择性核网络（LSKNet）。LSKNet 能够动态调整其大型空间感受野，以更好地模拟遥感场景中各种对象的范围上下文。据我们所知，这是首次在遥感目标检测领域探索大型且选择性的核机制。
DeepLabv3+改进14:在主干网络中添加SEAttention
AIcurator的博客
03-17 235
卷积神经网络（CNN）的核心构建单元是卷积算子，它使得网络能够在每一层的局部感受野内融合空间和通道层面的信息，从而构建出具有信息量丰富的特征。大量的先前研究都探讨了这种关系中的空间部分，旨在通过增强其特征层级中的空间编码质量来增强 CNN 的表示能力。在本工作中，我们转而关注通道关系，并提出了一个新颖的架构单元，我们称之为“挤压与激励”（SE）块，它通过明确地对通道之间的相互依赖关系进行建模来自适应地重新调整通道层面的特征响应。
DeepLabV3+学习笔记
qq_44695454的博客
10-04 1574
虽然看完了整个DeepLab系列，但还是一知半解的。对空洞卷积，CRF条件随机场，多级联合，ASPP，编码解码结构都是模模糊糊的。对于代码的了解也是这样，只知道大概，对里面的具体编码过程还是存在很多的疑惑，有很多的地方不清楚为什么要这么编码，今天尝试自己复现V3+的代码，但是训练结果却很差，不知道是自己复现的有问题还是没有使用预训练参数自己从头训练导致权重震荡的问题。然后还有就是对里面的一些指标也是知之甚少，啊，越来越不懂了。
基于改进Deeplab V3+网络的语义分割
05-06
深度学习的语义分割在计算机视觉领域中有非常广阔的发展前景，但许多分割效果较好网络模型占用内存大和处理单张图片耗时长.针对这个问题，把Deeplab V3+模型的骨干网（ResNet101）的瓶颈单元设计为1D非瓶颈单元，且对空洞空间金字塔池化模块（Atrous Spatial Pyramid Pooling，ASPP）的卷积层进行分解.该算法能大幅度降低Deeplab V3+网络的参数量，提高网络推理速度.基于PASCAL VOC 2012数据集进行对比实验，实验结果显示改进网络模型拥有更快的处理速度和更优的分割效果，且消耗更少的内存.
【有啥问啥】SimAM（Similarity-Aware Activation Module）注意力机制详解
Chauvin的博客
10-02 3094
SimAM是一种基于特征图局部自相似性的注意力机制。它通过计算特征图中每个像素与其周围像素之间的相似性，来动态地调整每个像素的权重，从而实现对重要特征的增强和对不相关特征的抑制。SimAM的创新之处在于其无参数特性，使得模型在保持较低复杂度的同时，依然能够取得出色的性能。
【语义分割系列】基于改进Deeplabv3+的城市街道分割算法（一）
qq_42782701的博客
05-30 1708
本文在Deeplabv3+的基础上进行改进，在困难数据集上涨点效果明显，有兴趣的小伙伴可直接替换数据集发文章。首先使用ghostnet作为backbone，可以使整个模型非常轻量，即使在cpu上也可以实时推理。然后使用gsconv代替常规decoder部分中的常规卷积，可以进一步减少参数量并提点，未完待续。
Deeplab相关改进的阅读记录（Deeplab V3和Deeplab V3+）
fish_like_apple的博客
09-22 1万+
前言： {     Deeplab目前最新的版本是V3+，这个系列一直都有不错的语义分割表现，所以这一次我还是选择了它来了解一下。     论文地址：https://arxiv.org/pdf/1706.05587v1.pdf（Deeplab V3）；和https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf（Deeplab V3+） }   正文： {     D...
SimAM：轻量级注意力机制，解锁卷积神经网络新潜力【原理讲解及代码！！！】
xiaoh_7的博客
03-25 1万+
SimAM 是一种轻量级、无参数的卷积神经网络注意力机制，它通过计算特征图的局部自相似性来生成注意力权重，无需引入任何额外参数，即可有效提升 CNN 的性能。
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入SimAM注意力机制
浪子L的博客
10-08 3772
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入SimAM注意力机制
转载：google语义分割网络Deep Lab v3 plus设计思想以及架构
qianshan2020的博客
10-10 1028
前言：DeepLab v3+作为google的Deeplab系列文章的巅峰，提出了一些新的创新点，它是在DeepLab v3的基础之上进行了改进。 一、DeepLab v3+ 概览 1.1 语义分割的门派之争 当前的语义分割网络层出不穷，基本上形成了4种不同的实现架构 （1）图像金字塔的构架 （DeepMedic、2-scale-RefineNet等）      &nb...
Unet++改进7：添加SimAM注意力机制||无参数的卷积神经网络注意模块
AIcurator的博客
11-09 521
在本文中，我们为卷积神经网络(ConvNets)提出了一个概念简单但非常有效的注意力模块。与现有的通道智能和空间智能注意力模块相比，我们的模块在不向原始网络添加参数的情况下推断出层中特征映射的三维注意力权重。具体来说，我们基于一些著名的神经科学理论，提出优化能量函数来找到每个神经元的重要性。我们进一步推导了能量函数的快速封闭解，并表明该解可以在不到十行代码中实现。该模块的另一个优点是，大多数算子都是根据定义的能量函数的解来选择的，避免了过多的结构调整工作。
Deeplabv3+的主干网络中添加注意力机制
07-09
在DeepLabv3+中，可以通过添加注意力机制来增强主干网络的性能。注意力机制允许网络在处理图像时自动关注感兴趣的区域，从而提高目标检测和语义分割等任务的准确性。 一种常用的注意力机制是SE-Net（Squeeze-and-Excitation Network）。在主干网络的每个模块中，可以添加SE-Net模块来引入注意力机制。SE-Net模块包括两个关键步骤：squeeze和excitation。 在squeeze阶段，通过全局平均池化操作将主干网络的特征图压缩为一个通道向量。然后，在excitation阶段，使用全连接层和激活函数对该向量进行处理，得到一个通道注意力权重向量。最后，将该注意力权重向量与主干网络的特征图相乘，以获取加权后的特征图。 通过在DeepLabv3+的主干网络中添加SE-Net模块，可以引入通道注意力机制，使网络能够自适应地学习特征图的重要性，并更好地捕捉图像中的上下文信息，从而提高语义分割的精度。 需要注意的是，DeepLabv3+的主干网络通常是采用ResNet或Xception等经典的网络结构，因此在具体实现时，需要根据网络架构进行相应的修改和调整，以适应注意力机制的添加。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

AICurator

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值