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题名基于注意力机制的航拍图像实时语义分割方法
被引量：3
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作者
袁旭亮
王娟
武明虎
郭力权
刘子杉
陈关海
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机构
湖北工业大学电气与电子工程学院
襄阳湖北工业大学产业研究院
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出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023年第1期122-129,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.62006073)。
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文摘
目前语义分割网络存在推理速度慢、轮廓信息缺失和语义信息不充足的问题,使其不适用于航拍图像的语义分割。提出一种交叉注意力混合机制和金字塔注意力机制的解码网络用于航拍图像语义分割。首先,采用MobileNetV2为骨干网络提高实时性推理速度;其次,提出交叉注意力混合机制解决轮廓信息缺失的问题;再次,提出金字塔注意力机制消除卷积神经网络无法捕获长范围语义信息的局限性。最后,实验结果表明,该文网络在单张GTX 3090卡,分辨率为256×256×3的DLRSD(Dense Labeling Remote Sensing Dataset)数据集中,获取73.4%的平均交并比和85.4%的像素精度,实现了196.9帧每秒的推理速度。
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关键词
航拍图像语义分割
实时语义分割
金字塔注意力机制
交叉注意力混合机制
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Keywords
semantic segmentation of aerial images
real-time segmentation
pyramid attention mechanism
cross-attention hybrid mechanism
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分类号
TN209
[电子电信—物理电子学]
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题名基于PAM-BiLSTM的PM2.5浓度预测模型
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作者
黄俊凯
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机构
南宁师范大学物理与电子学院
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出处
《信息技术与信息化》
2024年第9期59-62,共4页
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文摘
PM2.5(细颗粒物)是空气污染的主要成分之一,长期暴露于高浓度的PM2.5环境中,对人类健康和环境都有严重危害,包括呼吸系统疾病、心血管疾病和早逝等。因此,基于时间序列数据准确预测PM2.5浓度对于提前决策和风险管理至关重要。提出一种基于金字塔注意力机制(PAM)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的PM2.5浓度预测模型。实验结果表明,PAM-BiLSTM模型在预测精度和效率方面具有显著优势,同时消融实验验证了PAM模块的有效性,在多个评价指标上优于BiLSTM模型,对于环境监测和公共健康保护具有重要意义。
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关键词
PM2.5
时间序列数据
金字塔注意力机制
双向长短期记忆网络
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
X831
[环境科学与工程—环境工程]
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