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葫芦岛网站网站建设页面优化的方法有哪些

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摘要

问题一:自模态注意力优化单元和跨模态加权优化单元什么意思?

1 优化中间件结构的作用

位置:位于编码器和解码器之间

输入:编码器提取的RGB特征,深度特征以及RGB-D特征。

输出:经过优化的RGB,深度,和RGB-D特征,这些特征被传递到解码器中进行进一步处理。

目的:通过优化中间件结构,模型能够更好地捕捉单模态和跨模态的特征信息,减少冗余,增强显著目标的判别性。

2 自模态注意力优化单元(smAR)

功能: smAR单元用于优化单模态特征(即RGB特征、深度特征和RGB-D特征),减少特征中的冗余信息,并强调空间和通道维度中的重要特征。

实现方式:

(1)通过**空间注意力(Spatial Attention, SA)通道注意力(Channel Attention, CA)**生成一个3D注意力张量。

(2)这个3D注意力张量用于对输入特征进行加权,从而突出重要区域并抑制背景噪声。

公式:

输出:经过优化的单模态特征 

3 跨模态加权优化单元(cmWR)

功能:cmWR单元用于进一步优化多模态特征,通过捕捉RGB、深度和RGB-D特征之间的全局上下文依赖关系,增强跨模态信息的互补性。

实现方式:

(1) 首先,将RGB、深度和RGB-D特征映射到一个统一的特征空间。

(2)然后,计算RGB和深度特征之间的相关性(M1​)以及RGB-D特征自身的相关性(M2​)。

(3)最后,通过加权融合这些相关性信息,生成跨模态的全局依赖权重,用于优化输入特征。

公式:

输出:经过优化的多模态特征 

4 整体流程

输入:编码器提取的RGB特征、深度特征和RGB-D特征。

步骤:

        (1)自模态优化:通过smAR单元对RGB、深度和RGB-D特征分别进行优化,减少冗余并突出重要信息。

        (2)跨模态优化:通过cmWR单元进一步优化多模态特征,捕捉RGB、深度和RGB-D特征之间的全局上下文依赖关系。

输出:优化后的RGB、深度和RGB-D特征,这些特征将被传递到解码器中进行显著目标预测。

一 介绍

二 有关工作

三 提出的方法

图3. 所提出的CIR-Net的概览图。从主干网络中提取的RGB特征和深度特征分别表示为,其中r和d分别代表RGB分支和深度分支,表示特征层级的索引。在特征编码器中,我们还使用渐进式注意力引导融合(PAI)单元来生成跨模态的RGB-D编码器特征。然后,将顶层的RGB、深度和RGB-D特征嵌入到由自模态注意力优化(smAR)单元和跨模态加权优化(cmWR)单元组成的优化中间件中,以自模态和跨模态的方式逐步优化多模态编码器特征。最后,RGB分支和解码器特征以及深度分支的解码器特征流入相应的RGB-D分支,以便在特征解码器阶段通过重要性门控融合(IGF)单元学习更全面的交互特征。请注意,所有三个分支都会输出一个相应的显著目标预测图,并且我们将RGB-D分支的输出作为最终结果。

一 整体结构

1 输入图像:左侧有多个输入图像,包括 ​RGB图像 和 ​深度图像。

2 处理模块:包括 ​Progressive Attention guided Integration (PAI) unitRefinement Middleware 和 ​Up-sampling operation 等模块。

3 输出图像:右侧展示了处理后的融合图像。

二 详细模块解释

1 输入图像:RGB图像:提供颜色和纹理信息。深度图像:提供几何结构信息。

2 Progressive Attention guided Integration (PAI) unit(渐进式注意力机制 )

(1)功能:逐步引导注意力集成,增强特征融合效果。

(2)操作:通过注意力机制,逐步融合RGB和深度特征。

(3)输出:生成融合后的特征图。

3 Refinement Middleware(中间件模块)

(1)Self-modality Attention Refinement (smAR)(自模态注意力精炼):对单一模态的特征进行优化,增强特征表示。

RGB 和 Depth 各自的分支 内部,smAR 模块通过注意力机制 增强自身模态的信息表达,去除不必要的噪声,提高模态内部的特征质量。

(2)​Cross-modality Weighting Refinement (cmWR)(跨模态加权精炼):对跨模态特征进行加权优化,增强模态间协同作用。

cmWR 进一步在 RGB 和 Depth 之间调整权重,增强有用的信息,削弱冗余信息,使两种模态的信息更加互补。

(3)Importance Gated Fusion (IGF)(重要性门控融合):通过重要性门控机制,动态融合RGB和深度特征。

4. Up-sampling operation(向上采样操作)

(1)功能:通过反卷积或插值上采样特征图,提升图像分辨率。

(2)操作:逐步将低分辨率特征图上采样为高分辨率特征图。

5. Skip-connection(跳跃连接)

(1)功能:通过跳跃连接将底层特征与高层特征结合,保留细节信息。

(2)作用:防止信息丢失,增强特征传递。

6. Spatial attention(空间注意力)

​(1)功能:通过空间注意力机制,增强重要区域的响应。

(2)作用:提升模型对显著区域的理解能力。

三 信息流动

输入图像:RGB图像和深度图像分别输入到系统中。

Progressive Attention guided Integration (PAI) unit:逐步融合RGB和深度特征,生成融合后的特征图。

Refinement Middleware:通过smAR、cmWR和IGF模块优化特征表示。

Up-sampling operation:逐步上采样特征图,提升图像分辨率。

Skip-connection 和 ​Spatial attention:通过跳跃连接和空间注意力机制,增强特征传递和注意力机制。

输出图像:生成处理后的融合图像。

四 总结

框架图的核心流程

  1. 输入图像:接收RGB图像和深度图像。
  2. Progressive Attention guided Integration (PAI) unit:逐步融合RGB和深度特征。
  3. Refinement Middleware:通过smAR、cmWR和IGF模块优化特征表示。
  4. Up-sampling operation:逐步上采样特征图,提升图像分辨率。
  5. Skip-connection 和 ​Spatial attention:增强特征传递和注意力机制。
  6. 输出图像:生成处理后的融合图像。

作用

  • 实现RGB和深度模态的高效特征融合。
  • 通过注意力机制和优化模块,提升特征表示质量。
  • 生成高质量的融合图像,用于后续任务(如显著性检测、目标检测)。

图4。在改进中间软件结构中,自模式注意力完善(SMAR)单元和交叉模式加权改进(CMWR)单元的插图。

http://www.dtcms.com/wzjs/303780.html

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