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AI & システム
Promptの説明
弱教師ありセマンティックセグメンテーションのアーキテクチャ図。 この図は、画像レベルのラベルを利用した弱教師ありセマンティックセグメンテーションのシングルステージ手法を示しています。ワークフローは、以下の段階を経て水平方向に進みます。 1. 入力段階: * 入力画像: 画像レベルのアノテーションが付与された画像。 * 革新点: 位置特定に特化したトークンが入力層に組み込まれています (オレンジ色で強調表示)。 * 革新点: より小さなパッチクラスタリングモジュールが採用されています (オレンジ色で強調表示)。 2. 特徴抽出段階: * バックボーンネットワーク: セグメンテーションバックボーンネットワークが入力から特徴マップを抽出します。 * 革新点: アダプターモジュールがバックボーンネットワークに統合されています (シアン色で強調表示)。 3. デュアルブランチ処理: * 上部ブランチ: 分類ヘッドが特徴を処理し、分類損失 (Lcls) を生成します。 * 下部ブランチ: このブランチは2つのパスに分岐します。 * パスa: デコーダーが予測セグメンテーションマップを生成します。 * パスb: 疑似ラベルジェネレーターが疑似ラベルを作成します。 4. 教師あり段階: * 予測セグメンテーションマップと生成された疑似ラベルの間で、クロスエントロピー損失 (Lce) が計算されます。
![改善されたYOLO11s-segアーキテクチャの図を、可能な限り多くのネットワーク構造層を正確な構造の詳細とともに示してください。全体構造は左右に分割し、左側は改善されたバックボーン構造、右側は改善されたネックおよびヘッドセクションを表示してください。各構造要素は明確かつ完全である必要があります。全体的なカラースキームは暖色系とし、スタイルはトップレベルのコンピュータサイエンス会議またはジャーナル論文に見られるネットワーク構造図に似せてください。改善されたネットワーク構造は、以下の仕様に基づいています。
入力: [3,640,640]
│
└─バックボーン: 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)
│
└─ネック:
│
├─SPPF:
│ Conv(64→32) → 3×MaxPool → Concat → Conv(128→1024) → [1024,20,20] (P5)
│
└─C2PSA_mona ×2:
512チャンネルの2つのブランチに分割
ブランチA: 直接接続
ブランチ...](/_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)
![改良されたYOLO11s-segモデルの詳細なアーキテクチャ図を生成してください。ネットワーク構造の各層を可能な限り包括的に図示し、層のグループを表現するためにモジュールを使用しても構いませんが、構造的な正確性を確保してください。全体的なレイアウトは左右に分割してください。左側には強化されたバックボーン構造を、右側には改良されたネックとヘッドのコンポーネントを表示してください。各構造ブロックは明確かつ完全である必要があります。配色は暖色系とし、スタイルはトップレベルのコンピュータサイエンス会議またはジャーナル論文に見られる図を模倣してください。具体的な改善点は以下の通りです。この改良版では、階層的な最適化戦略とデュアルブランチ注意機構を採用してYOLO11s-segを強化しています。バックボーンでは、軽量化性能を向上させるために、オリジナルのバックボーンネットワークの代わりにMobileNetV4HybridMediumを使用しています。ネックには、PSA（Position Sensitive Attention）とMona（Multi-scale Operator）を並列ブランチに統合した革新的なデュアルブランチ注意機構であるC2PSA_monaモジュールを組み込んでいます。特徴融合は学習可能な重みによって実現され、複雑なシナリオにおけるマルチスケール特徴表現とロバスト性を大幅に向上させます。ヘッドでは、DWRSeg論文から派生した階層的な特徴強調戦略を採用しています。浅い特徴（P3/8）は、軽量特性を維持するために標準のC3k2モジュールを保持します。中間の特徴（P4/16）は、空間情報洗練機構を通じて深度方向畳み込みとチャネル注意を組み合わせたC3k2_SIRモジュールを使用し、特徴を鮮明にし、エッジの局在化を強化します。これは、不規則なオブジェクトのセグメンテーションに特に適しています。深い特徴（P5/32）は、領域残差化（グローバルコンテキスト抽出）とセマンティック残差化（拡張率[1,3,5]のマルチブランチアトラス畳み込み）を通じて大規模なコンテキスト集約を実現するC3k2_DWRモジュールを採用し、軽量バックボーンネットワークの限られた受容野を効果的に補完します。](/_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)