DeepLabv3+改进7: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】
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论文简介
近期有关移动网络设计的研究表明，通道注意力机制（例如“挤压与激发”注意力机制）在提升模型性能方面表现出显著效果，但这些研究通常忽略了位置信息，而位置信息对于生成空间选择性注意力图至关重要。在本文中，我们通过将位置信息嵌入到通道注意力机制中，提出了一种用于移动网络的新型注意力机制，我们将其称为“坐标注意力”。与通过二维全局池化将特征张量转换为单个特征向量的通道注意力不同，坐标注意力将通道注意力分解为两个 1D 特征编码过程，分别沿着两个空间方向对特征进行聚合。这样一来，就可以沿着一个空间方向捕捉长程依赖关系，同时还能在另一个空间方向上保留精确的位置信息。由此产生的特征图随后分别
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下载 Spark-TTS Go to Spark-TTS GitHubClick "Code" > "Download ZIP", then extract it. 2. 建立 Conda 环境 conda create -n sparktts python3.12 -y conda activate sparktts 3. Install Dependencies pip install -r requirements.txt In…...
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