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公开(公告)号:CN116229055A
公开(公告)日:2023-06-06
申请号:CN202211607936.1
申请日:2022-12-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制和多维特征融合的图像分割方法,属于图像处理领域,包括以下步骤:S1:获取并预处理图像,对训练样本按照预设大小进行随机取块并组成训练集;S2:搭建基于多维特征信息与注意力机制的网络模型,包括:编码器:采用二维与三维特征提取自适应融合机制,从多轴面、多维度提取特征,替换传统3D卷积,池化层使用2×2×2的最大池化;解码器:采用注意力机制与多尺度特征的融合及深监督的策略,使用三线性插值的方式进行分辨率还原,最后经过激活函数得到最终的分割结果图;S3:对网络进行调参,将验证数据效果最好的模型进行保存,并对每一个数据进行验证,经过多次交叉验证取最优模型,从而进行图像分割。
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公开(公告)号:CN105824251B
公开(公告)日:2018-06-15
申请号:CN201610332849.8
申请日:2016-05-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明涉及人工神经网络控制与机器人导航领域,公开了一种基于神经网络的仿生趋温行为方法,包括:1)环境建模,将温度分布情况通过高斯函数进行建模;2)线虫肌肉结构建模,将线虫全身建模成多关节连杆结构;3)运动学建模,构建了线虫一次偏转运动过程;4)偏向角度建模,根据线虫头部结点前后两个时刻的温度差和该时刻与最适温度的差值,通过一个非线性函数求出下一时刻的偏转角度;5)人工神经网络建模,构建三层人工神经网络结构,对偏转运动过程中的非线性函数进行拟合。本方法对研究生物体趋温性行为的本质具有重要的理论意义。同时,对爬虫机器人的神经网络构建、步态控制、运动策略选择和偏转运动控制等方面的研究具有重要的指导意义。
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公开(公告)号:CN105824251A
公开(公告)日:2016-08-03
申请号:CN201610332849.8
申请日:2016-05-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05B17/02
CPC classification number: G05B17/02
Abstract: 本发明涉及人工神经网络控制与机器人导航领域,公开了一种基于神经网络的仿生趋温行为方法,包括:1)环境建模,将温度分布情况通过高斯函数进行建模;2)线虫肌肉结构建模,将线虫全身建模成多关节连杆结构;3)运动学建模,构建了线虫一次偏转运动过程;4)偏向角度建模,根据线虫头部结点前后两个时刻的温度差和该时刻与最适温度的差值,通过一个非线性函数求出下一时刻的偏转角度;5)人工神经网络建模,构建三层人工神经网络结构,对偏转运动过程中的非线性函数进行拟合。本方法对研究生物体趋温性行为的本质具有重要的理论意义。同时,对爬虫机器人的神经网络构建、步态控制、运动策略选择和偏转运动控制等方面的研究具有重要的指导意义。
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