Descrizione del prompt
Diagramma architetturale per la segmentazione semantica debolmente supervisionata. Questo diagramma illustra un metodo a singola fase per la segmentazione semantica debolmente supervisionata che utilizza etichette a livello di immagine. Il flusso di lavoro procede orizzontalmente attraverso le seguenti fasi: 1. Fase di Input: * Immagine di Input: Un'immagine accompagnata da annotazioni di etichette a livello di immagine. * Innovazione: Token specifici per la localizzazione sono incorporati nel livello di input (evidenziati in arancione). * Innovazione: Viene impiegato un modulo di clustering di patch più piccolo (evidenziato in arancione). 2. Fase di Estrazione delle Caratteristiche: * Rete Backbone: Una rete backbone di segmentazione estrae mappe di caratteristiche dall'input. * Innovazione: Moduli adattatori sono integrati nella rete backbone (evidenziati in ciano). 3. Elaborazione a Doppio Branch: * Branch Superiore: Un head di classificazione elabora le caratteristiche, risultando in una perdita di classificazione (Lcls). * Branch Inferiore: Questo branch si biforca in due percorsi: * Percorso a: Un decoder genera una mappa di segmentazione prevista. * Percorso b: Un generatore di pseudo-etichette crea pseudo-etichette. 4. Fase di Supervisione: * Una perdita di cross-entropia (Lce) viene calcolata tra la mappa di segmentazione prevista e le pseudo-etichette generate.
![Si prega di fornire un diagramma dell'architettura migliorata di YOLO11s-seg, mostrando il maggior numero possibile di livelli della struttura di rete con dettagli strutturali accurati. La struttura complessiva dovrebbe essere divisa in sezioni sinistra e destra. Il lato sinistro dovrebbe illustrare la struttura backbone migliorata, mentre il lato destro dovrebbe mostrare le sezioni neck e head migliorate. Ogni componente strutturale dovrebbe essere chiaro e completo. Lo schema di colori generale dovrebbe essere dai toni caldi e lo stile dovrebbe assomigliare ai diagrammi di struttura di rete che si trovano in articoli di conferenze o riviste di alto livello nel campo dell'informatica. La struttura di rete migliorata si basa sulle seguenti specifiche:
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)
![Si prega di generare un diagramma architettonico dettagliato del modello YOLO11s-seg migliorato. Il diagramma dovrebbe illustrare ogni livello della struttura di rete nel modo più completo possibile, potenzialmente utilizzando moduli per rappresentare gruppi di livelli, garantendo al contempo l'accuratezza strutturale. Il layout generale dovrebbe essere diviso in sezioni sinistra e destra. Il lato sinistro dovrebbe raffigurare la struttura backbone potenziata, e il lato destro dovrebbe mostrare i componenti neck e head migliorati. Ogni blocco strutturale dovrebbe essere chiaro e completo. La combinazione di colori dovrebbe essere sui toni caldi, e lo stile dovrebbe emulare le figure che si trovano negli articoli di conferenze o riviste di alto livello nel campo dell'informatica. I miglioramenti specifici si basano su quanto segue: Questa versione migliorata impiega una strategia di ottimizzazione gerarchica e un meccanismo di attenzione a doppio ramo per potenziare YOLO11s-seg. Nel Backbone, MobileNetV4HybridMedium sostituisce la rete backbone originale per migliorare le prestazioni di leggerezza. Il neck incorpora il modulo C2PSA_mona, un innovativo meccanismo di attenzione a doppio ramo che integra PSA (Position Sensitive Attention) e Mona (Multi-scale Operator) in rami paralleli. La fusione delle caratteristiche è ottenuta tramite pesi apprendibili, migliorando significativamente la rappresentazione delle caratteristiche multi-scala e la robustezza in scenari complessi. Nell'Head, viene adottata una strategia di potenziamento gerarchico delle caratteristiche derivata dal paper DWRSeg: le caratteristiche superficiali (P3/8) mantengono il modulo standard C3k2 per preservare le caratteristiche di leggerezza; le caratteristiche intermedie (P4/16) utilizzano il modulo C3k2_SIR, che combina la convoluzione depthwise e l'attenzione del canale attraverso un meccanismo di Spatial Information Refinement per affinare le caratteristiche e migliorare la localizzazione dei bordi, particolarmente adatto per segmentare oggetti irregolari; le caratteristiche profonde (P5/32) impiegano il C3k2_DWR module, che raggiunge l'aggregazione del contesto su larga scala attraverso la residualizzazione regionale (estrazione del contesto globale) e la residualizzazione semantica (convoluzione atrous multi-ramo con tassi di dilatazione di [1,3,5]), compensando efficacemente il campo ricettivo limitato della rete backbone leggera.](/_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)