Oct, 2023

双边网络与残差 U 块和双向引导注意力的实时语义分割

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TL;DR通过使用我们提出的双引导注意 (DGA) 模块对两个分支网络中的特征进行融合，我们在速度与准确性之间取得了良好的平衡，实现了与常用多层融合相当的性能。
semantic segmentationreal-time performancetwo-branch architecturefusion mechanismdual-guided attention module
发现论文，激发创造
  • BiSeNet V2：带有引导聚合的双边网络用于实时语义分割

    该研究提出了一种名为 Bilateral Segmentation Network (BiSeNet V2) 的神经网络架构，通过将空间细节和分类语义分别处理来实现高效准确的实时语义分割，并使用 Detailed Branch 和 Semantic Branch 来分别处理低级和高级特征。

    Apr, 2020

  • 用于实时准确地对道路场景进行语义分割的深度双分辨率网络

    提出了一组高效的卷积神经网络骨干架构，通过双分辨率融合和深度上下文聚合金字塔池化模块，实现了在 Cityscapes 和 CamVid 数据集上的优于现有模型的精度和速度的实时语义分割。

    Jan, 2021

  • 双重注意力网络用于场景分割

    本文通过应用双重注意力网络 (DANet) 和自注意力机制来捕捉语境相关性，以实现更准确的场景分割，在 Cityscapes 数据集上取得了 81.5% 的平均 IoU 得分，并提供了相应的代码和训练模型。

    Sep, 2018

  • 使用特征融合的双注意力 U-Net：拓展多类缺陷分割的边界

    提出的架构 Dual Attentive U-Net with Feature Infusion (DAU-FI Net) 在语义分割方面解决了多类别不平衡数据集和有限样本的挑战，通过集成多尺度空间 - 通道注意力机制和特征注入来增强目标定位精度。该架构通过使用 Gabor 滤波器进行纹理分析、Sobel 和 Canny 滤波器进行边缘检测的方式来扩展特征空间，提供了语义分割的鲁棒解决方案，对于有限的训练数据的多类问题具有推进意义。

    Dec, 2023

  • 基于注意力机制残差双 U-Net 的医学图像分割

    提出了一种名为 AttResDU-Net 的基于注意力机制的残差双 U-Net 架构，旨在提高医学图像分割的效率，以实现自动肺癌和皮肤癌的快速准确诊断。

    Jun, 2023

  • 语义图像合成的双重注意力生成对抗网络

    本文提出一种新颖的双重注意力生成对抗网络（DAGAN），利用 position-wise 空间注意力模块和 scale-wise 通道注意力模块，从输入布局中综合地捕捉了语义结构注意力，实现了从语义标签到具有细节的照片逼真图像的生成。实验结果表明 DAGAN 相较于现有方法在多项数据集上实现了更好的结果，同时使用更少的模型参数。

    Aug, 2020

  • 基于注意力机制的脑肿瘤二阶段 MR 图像分割方法

    提出了一种基于 CASP-GAN 的协调空间注意力生成对抗网络，以及一种关注性生成跨模态分割方法，该方法在脑肿瘤分割中取得了比 CycleGAN 和部分前沿方法更好的结果。

    Apr, 2023

  • 医学图像分割的多尺度自引导注意力

    采用引导自我关注机制的卷积神经网络模型对医学图像进行语义分割，能够更好地捕捉图像中的上下文依赖关系，去除冗余的信息提取并集成本地特征和全局依赖，强调相关特征关联，从而取得更好的分割效果。

    Jun, 2019

  • 实时语义分割引导上采样网络

    本文提出了一种名为 Guided Upsampling Network 的神经网络，它由多分辨率结构和引导上采样模块（GUM）组成，可用于基于编码器 - 解码器结构的语义分割模型中，并在 Cityscapes 数据集上进行了定量和定性实验，证明了该模型的效果优越。

    Jul, 2018

  • 图像去噪的双残差注意力网络

    本文提出了一种基于 Dual-branch Residual Attention Network（DRANet）的图像降噪方法，通过增宽网络结构和注意力机制获得更好的去噪效果。实验证明，相比于其他已有的方法，该方法能够更好地处理合成和真实场景下的噪声。

    May, 2023