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論文閱讀—2023.7.13：遙感圖像語義分割空間全局上下文信息網(wǎng)絡(luò)（主要為unet網(wǎng)絡(luò)以及改unet）附加個(gè)人理解與代碼解析

2年前作者：fenghx258分類：Toy博客閱讀(23)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了論文閱讀—2023.7.13：遙感圖像語義分割空間全局上下文信息網(wǎng)絡(luò)（主要為unet網(wǎng)絡(luò)以及改unet）附加個(gè)人理解與代碼解析。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

前期看的文章大部分都是深度學(xué)習(xí)原理含量多一點(diǎn)，一直在糾結(jié)怎么改模型，論文看的很吃力，看一篇忘一篇，總感覺摸不到方向。想到自己是遙感專業(yè)，所以還是回歸遙感影像去談深度學(xué)習(xí)，回歸問題，再想著用什么方法解決問題。

一、問題與解決方法?

1、易丟失空間信息

在 Decoder 階段輸出多尺度特征，與 ReEncoder 階段結(jié)合獲取全局上下文信息

2、邊界信息不明確?

保留邊界損失函數(shù)，設(shè)計(jì)多尺度損失函數(shù)級(jí)聯(lián)方法

?Attention U-Net，在 U-Net 網(wǎng)絡(luò)高低級(jí)語義信息融 合的過程中，加入注意力控制模塊（ Attention gates），強(qiáng)化了有效信息的傳遞，對(duì)無效信息的傳輸進(jìn)行抑制。

二、原理

1、問題一的原理

Unet網(wǎng)絡(luò)

論文閱讀—2023.7.13：遙感圖像語義分割空間全局上下文信息網(wǎng)絡(luò)（主要為unet網(wǎng)絡(luò)以及改unet）附加個(gè)人理解與代碼解析,論文閱讀

參考這三篇，寫的特別詳細(xì)

Pytorch深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)教程（二）：UNet語義分割網(wǎng)絡(luò) - 知乎 (zhihu.com)

Pytorch深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)教程（三）：UNet模型訓(xùn)練，深度解析！ - 知乎 (zhihu.com)

（個(gè)人記錄：損失函數(shù)優(yōu)化器選擇）

U-Net原理分析與代碼解讀 - 知乎 (zhihu.com)

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作者的網(wǎng)絡(luò)

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?網(wǎng)絡(luò)可以看懂，但是不懂這樣做可以解決第一個(gè)問題的原理。

2、問題2的原理

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?結(jié)果

論文閱讀—2023.7.13：遙感圖像語義分割空間全局上下文信息網(wǎng)絡(luò)（主要為unet網(wǎng)絡(luò)以及改unet）附加個(gè)人理解與代碼解析,論文閱讀

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?論文閱讀—2023.7.13：遙感圖像語義分割空間全局上下文信息網(wǎng)絡(luò)（主要為unet網(wǎng)絡(luò)以及改unet）附加個(gè)人理解與代碼解析,論文閱讀文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-565698.html

到了這里，關(guān)于論文閱讀—2023.7.13：遙感圖像語義分割空間全局上下文信息網(wǎng)絡(luò)（主要為unet網(wǎng)絡(luò)以及改unet）附加個(gè)人理解與代碼解析的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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