DeepLabv3+改进6:在主干网络中添加SegNext_Attention|助力涨点

🔥【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?
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✅ 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

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目录

论文简介

步骤一

步骤二

步骤三

步骤四

步骤五


论文简介

我们提出了 SegNeXt,这是一种用于语义分割的简单卷积网络架构。由于自注意力机制在编码空间信息方面的高效性,近期基于 Transformer 的模型在语义分割领域占据了主导地位。在本文中,我们表明卷积注意力是一种比 Transformer 中的自注意力机制更高效且更有效的编码上下文信息的方式。通过重新审视成功的分割模型所具有的特征,我们发现了导致分割模型性能提升的

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