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FMNet:基于特征对齐的多方位注意力机制服装图像分割网络
被引量:
1
1
作者
钟豪
张自力
+3 位作者
彭涛
何儒汉
胡新荣
张俊
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2023年第3期275-282,共8页
针对语义分割中不同尺度特征融合导致的特征错位问题,提出了一种用于不同尺度语义特征融合的上采样方法。首先,将不同尺度特征图初步融合,将得到的语义信息作为低分辨率特征图进行上采样的位置参照;随后,将低分辨率特征图上采样后,再与...
针对语义分割中不同尺度特征融合导致的特征错位问题,提出了一种用于不同尺度语义特征融合的上采样方法。首先,将不同尺度特征图初步融合,将得到的语义信息作为低分辨率特征图进行上采样的位置参照;随后,将低分辨率特征图上采样后,再与高分辨率特征图进行融合。针对神经网络中语义学习模块对语义特征信息学习不充分的问题,提出了一种多方位注意力机制(multi-directional attention mechanism,MAM),从空间、通道和类别3个方位学习语义信息。根据上述2个方面的创新,提出了用于服装图像分割的网络——FMNet,并选取、划分服装数据集DeepFashion2作为训练、验证和测试的数据集。实验结果表明,所提FMNet的平均交并比(mean intersection over union,mIoU)相较于OCRNet提高了2%,相较于DeepLabv3+和PSPNet分别提高了5%和10%。
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关键词
语义分割
服装图像分割
特征对齐
注意力
机制
类别注意力机制
下载PDF
职称材料
基于类别注意力卷积网络的地物分类方法
被引量:
2
2
作者
张皓然
胡善清
+2 位作者
樊嘉禾
王裕沛
师皓
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021年第11期2097-2105,共9页
在近期的研究发展中,语义分割取得了巨大的进步。但大多数方法都是从空间角度出发,来获取更加丰富的上下文信息。与以往的方法不同,本文提出了一种基于类别注意机制的特征融合方法,从类别角度出发,来获取全局上下文信息,并与其他特征信...
在近期的研究发展中,语义分割取得了巨大的进步。但大多数方法都是从空间角度出发,来获取更加丰富的上下文信息。与以往的方法不同,本文提出了一种基于类别注意机制的特征融合方法,从类别角度出发,来获取全局上下文信息,并与其他特征信息进行融合,这种方法能够更好地表示图像中各类目标的特征,具有更好的类内聚合性。为此,本文使用了一种ACF(类别注意力特征)模块,以计算和构建图像中各类目标的类别中心,以此为基础得到了一个基于类别注意力的多特征融合语义分割网络,以实现更好的地物分类性能。算法使用ISPRS数据集进行实验,与其他算法进行对比,本文方法具有更好的性能表现。
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关键词
地物分类
类别注意力机制
卷积神经网络
遥感图像处理
下载PDF
职称材料
题名
FMNet:基于特征对齐的多方位注意力机制服装图像分割网络
被引量:
1
1
作者
钟豪
张自力
彭涛
何儒汉
胡新荣
张俊
机构
湖北省服装信息化工程技术研究中心
武汉纺织大学计算机与人工智能学院
纺织服装智能化湖北省工程研究中心
武汉工程大学计算机科学与工程学院
出处
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2023年第3期275-282,共8页
基金
湖北省教育厅科学技术研究计划项目(B2017066)。
文摘
针对语义分割中不同尺度特征融合导致的特征错位问题,提出了一种用于不同尺度语义特征融合的上采样方法。首先,将不同尺度特征图初步融合,将得到的语义信息作为低分辨率特征图进行上采样的位置参照;随后,将低分辨率特征图上采样后,再与高分辨率特征图进行融合。针对神经网络中语义学习模块对语义特征信息学习不充分的问题,提出了一种多方位注意力机制(multi-directional attention mechanism,MAM),从空间、通道和类别3个方位学习语义信息。根据上述2个方面的创新,提出了用于服装图像分割的网络——FMNet,并选取、划分服装数据集DeepFashion2作为训练、验证和测试的数据集。实验结果表明,所提FMNet的平均交并比(mean intersection over union,mIoU)相较于OCRNet提高了2%,相较于DeepLabv3+和PSPNet分别提高了5%和10%。
关键词
语义分割
服装图像分割
特征对齐
注意力
机制
类别注意力机制
Keywords
semantic segmentation
clothing image segmentation
feature alignment
attention mechanism
category attention mechanism
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于类别注意力卷积网络的地物分类方法
被引量:
2
2
作者
张皓然
胡善清
樊嘉禾
王裕沛
师皓
机构
北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所
北京理工大学重庆创新中心
嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021年第11期2097-2105,共9页
基金
中国博士后科学基金资助项目(2020M670162)
长江学者奖励计划(T2012122)
北京科学与技术百人计划(Z141101001514005)。
文摘
在近期的研究发展中,语义分割取得了巨大的进步。但大多数方法都是从空间角度出发,来获取更加丰富的上下文信息。与以往的方法不同,本文提出了一种基于类别注意机制的特征融合方法,从类别角度出发,来获取全局上下文信息,并与其他特征信息进行融合,这种方法能够更好地表示图像中各类目标的特征,具有更好的类内聚合性。为此,本文使用了一种ACF(类别注意力特征)模块,以计算和构建图像中各类目标的类别中心,以此为基础得到了一个基于类别注意力的多特征融合语义分割网络,以实现更好的地物分类性能。算法使用ISPRS数据集进行实验,与其他算法进行对比,本文方法具有更好的性能表现。
关键词
地物分类
类别注意力机制
卷积神经网络
遥感图像处理
Keywords
land cover classification
class attention mechanism
convolutional neural network
remote sensing image processing
分类号
TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
FMNet:基于特征对齐的多方位注意力机制服装图像分割网络
钟豪
张自力
彭涛
何儒汉
胡新荣
张俊
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
2
基于类别注意力卷积网络的地物分类方法
张皓然
胡善清
樊嘉禾
王裕沛
师皓
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021
2
下载PDF
职称材料
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