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Channel Attention Networks for Image Translation
Channel Attention Networks for Image Translation
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新型 OptiModNet 模型以高效率实现了最先进的视盘分割效果
研究人员开发了 OptiModNet，这是一种新颖的混合深度学习架构，旨在实现视盘和视杯的高效准确分割。该模型结合了 U-Net 和 Transformer 的元素，并融入了分组查询和通道注意力机制，以改善局部和全局特征表示。OptiModNet 还利用了聚合金字塔损失来增强梯度流动和结构一致性。在 REFUGE2 数据集上进行评估，该模型取得了最先进的性能，比现有方法提高了 2.5% 以上，同时保持了 3.73 GFLOPs 和 1…
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LightTeaNet：用于茶叶病害检测的轻量级CNN
研究人员开发了LightTeaNet，一种轻量级卷积神经网络（CNN），用于检测和定位茶叶病害。这种弱监督模型直接从图像级标签中学习，并使用类激活映射（CAM）进行自动定位，无需YOLO等模型所需的广泛边界框标注。LightTeaNet集成了深度可分离卷积以提高参数效率，并结合通道注意力以增强特征辨别力，实现了0.9615的精确率和0.8772的召回率。