Prompt-Beschreibung
Architekturdiagramm für schwach überwachte semantische Segmentierung. Dieses Diagramm veranschaulicht eine einstufige Methode für schwach überwachte semantische Segmentierung unter Verwendung von Bild-Level-Labels. Der Workflow verläuft horizontal durch die folgenden Phasen: 1. Eingabephase: * Eingabebild: Ein Bild, begleitet von Bild-Level-Label-Annotationen. * Innovation: Lokalisierungsspezifische Token werden in die Eingabeschicht integriert (orange hervorgehoben). * Innovation: Ein kleineres Patch-Clustering-Modul wird verwendet (orange hervorgehoben). 2. Merkmalsextraktionsphase: * Backbone-Netzwerk: Ein Segmentierungs-Backbone-Netzwerk extrahiert Feature Maps aus der Eingabe. * Innovation: Adaptermodule sind in das Backbone-Netzwerk integriert (cyan hervorgehoben). 3. Dual-Branch-Verarbeitung: * Oberer Zweig: Ein Klassifikations-Head verarbeitet Features, was zu einem Klassifikationsverlust (Lcls) führt. * Unterer Zweig: Dieser Zweig verzweigt sich in zwei Pfade: * Pfad a: Ein Decoder generiert eine vorhergesagte Segmentierungskarte. * Pfad b: Ein Pseudo-Label-Generator erzeugt Pseudo-Labels. 4. Überwachungsphase: * Ein Cross-Entropy-Verlust (Lce) wird zwischen der vorhergesagten Segmentierungskarte und den generierten Pseudo-Labels berechnet.
![Bitte erstellen Sie ein Diagramm der verbesserten YOLO11s-seg Architektur, das so viele Schichten der Netzwerkstruktur wie möglich mit genauen strukturellen Details zeigt. Die Gesamtstruktur sollte in einen linken und einen rechten Abschnitt unterteilt sein. Die linke Seite sollte die verbesserte Backbone-Struktur darstellen, während die rechte Seite die verbesserten Neck- und Head-Bereiche zeigen sollte. Jede Strukturkomponente sollte klar und vollständig sein. Das gesamte Farbschema sollte warmtonig sein, und der Stil sollte Netzwerkstrukturdiagrammen ähneln, die in erstklassigen Informatik-Konferenz- oder Zeitschriftenartikeln zu finden sind. Die verbesserte Netzwerkstruktur basiert auf den folgenden Spezifikationen:
Input: [3,640,640]
│
└─Backbone: MobileNetV4HybridMedium (factor=0.25)
│
├─Conv0: Conv2d(3→8, k=3, s=2) + BN + ReLU6 → [8,320,320]
│
├─Layer1: FusedIB(8→12, s=2) → [12,160,160] (P1)
│
├─Layer2:
│ ├─UIB(12→20, s=2) → [20,80,80]
│ └─UIB(20→20, s=1) → [20,80,80] (P2)
│
├─Layer3:
│ ├─UIB(20→40, s=2) → [40,40,40]
│ ├─UIB(40→40, s=1) → [40,40,40]
│ ├─UIB(40→40, s=1) → [40,40,40]
│ ├─4× (UIB+MHSA) → [40,40,40]
│ └─UIB(40→40, s=1) → [40,40,40] (P3)
│
└─Layer4:
├─UIB(40→64, s=2) → [64,20,20]
├─5× UIB → [64,20,20]
├─4× (UIB+MHSA) → [64,20,20]
└─2× UIB → [64,20,20] (P4)
│
└─Neck:
│
├─SPPF:
│ Conv(64→32) → 3×MaxPool → Concat → Conv(128→1024) → [1024,20,20] (P5)
│
└─C2PSA_mona ×2:
Split into two 512-channel branches
Branch A: Direct connection
Branch...](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FQDBc1BIBGbvje1FqHJjm2d7CaYOob7cn%2Fcd190b7e-4df0-4d77-9c86-6989f592119d%2F9fa32595-8168-4390-8896-0d36eafa5a9f.png&w=3840&q=75)
![Bitte erstellen Sie ein detailliertes Architekturdiagramm des verbesserten YOLO11s-seg-Modells. Das Diagramm soll jede Schicht der Netzwerkstruktur so umfassend wie möglich darstellen, wobei möglicherweise Module zur Darstellung von Schichtgruppen verwendet werden, während die strukturelle Genauigkeit gewährleistet wird. Das Gesamtlayout sollte in linke und rechte Abschnitte unterteilt sein. Die linke Seite sollte die verbesserte Backbone-Struktur darstellen, und die rechte Seite sollte die verbesserten Neck- und Head-Komponenten anzeigen. Jeder Strukturblock sollte klar und vollständig sein. Das Farbschema sollte warmtonig sein, und der Stil sollte die Abbildungen in erstklassigen Informatik-Konferenz- oder Zeitschriftenartikeln nachahmen. Die spezifischen Verbesserungen basieren auf Folgendem: Diese verbesserte Version verwendet eine hierarchische Optimierungsstrategie und einen Dual-Branch-Aufmerksamkeitsmechanismus, um YOLO11s-seg zu verbessern. Im Backbone ersetzt MobileNetV4HybridMedium das ursprüngliche Backbone-Netzwerk, um die Lightweight-Performance zu verbessern. Der Neck integriert das C2PSA_mona-Modul, einen innovativen Dual-Branch-Aufmerksamkeitsmechanismus, der PSA (Position Sensitive Attention) und Mona (Multi-scale Operator) in parallelen Branches integriert. Die Feature-Fusion wird durch lernbare Gewichte erreicht, was die Multi-Scale-Feature-Repräsentation und Robustheit in komplexen Szenarien erheblich verbessert. Im Head wird eine hierarchische Feature-Enhancement-Strategie aus dem DWRSeg-Paper übernommen: Flache Features (P3/8) behalten das Standard-C3k2-Modul bei, um die Lightweight-Eigenschaften beizubehalten; Intermediate Features (P4/16) verwenden das C3k2_SIR-Modul, das Depthwise-Convolution und Channel-Attention durch einen Spatial Information Refinement-Mechanismus kombiniert, um Features zu schärfen und die Kantenlokalisierung zu verbessern, was besonders für die Segmentierung unregelmäßiger Objekte geeignet ist; Tiefe Features (P5/32) verwenden das C3k2_DWR-Modul, das eine großflächige Kontextaggregation durch regionale Residualisierung (globale Kontextextraktion) und semantische Residualisierung (Multi-Branch-Atrous-Convolution mit Dilationsraten von [1,3,5]) erreicht, wodurch das begrenzte rezeptive Feld des Lightweight-Backbone-Netzwerks effektiv kompensiert wird.](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2Fdd1ff8ydE0r2YmRRutlgTwqrekhr45kr%2F11eefaa9-7ae8-41c4-8b1f-ac4138029b28%2F4e817789-1df2-48dc-828d-6c88ffd781f9.png&w=3840&q=75)