返回图库
AI 与系统
提示词描述
弱监督语义分割的架构图。 此图展示了一种利用图像级标签进行弱监督语义分割的单阶段方法。工作流程按以下阶段水平进行： 1. 输入阶段： * 输入图像：一张带有图像级标签注释的图像。 * 创新点：将特定于定位的token合并到输入层（以橙色突出显示）。 * 创新点：采用更小的patch聚类模块（以橙色突出显示）。 2. 特征提取阶段： * 主干网络：一个分割主干网络从输入中提取特征图。 * 创新点：将适配器模块集成到主干网络中（以青色突出显示）。 3. 双分支处理： * 上分支：一个分类头处理特征，产生分类损失 (Lcls)。 * 下分支：此分支分为两条路径： * 路径 a：一个解码器生成预测的分割图。 * 路径 b：一个伪标签生成器创建伪标签。 4. 监督阶段： * 在预测的分割图和生成的伪标签之间计算交叉熵损失 (Lce)。
![请提供改进后的YOLO11s-seg架构图，尽可能详细地展示网络结构的每一层，并保证结构细节的准确性。整体结构应分为左右两部分，左侧展示改进后的骨干网络结构，右侧展示改进后的颈部和头部结构。每个结构组件都应清晰完整。整体配色方案应为暖色调，风格应类似于顶级计算机科学会议或期刊论文中的网络结构图。改进后的网络结构基于以下规格：
输入: [3,640,640]
│
└─骨干网络: 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)
│
└─颈部网络:
│
├─SPPF:
│ Conv(64→32) → 3×MaxPool → Concat → Conv(128→1024) → [1024,20,20] (P5)
│
└─C2PSA_mona ×2:
分为两个512通道的分支
分支 A: 直接连接
分支...](/_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)
![请生成改进后的YOLO11s-seg模型的详细架构图。该图应尽可能全面地展示网络结构的每一层，可以采用模块来表示层组，同时确保结构准确性。整体布局应分为左右两部分。左侧应描绘增强后的骨干网络结构，右侧应展示改进后的颈部和头部组件。每个结构块都应清晰完整。配色方案应为暖色调，风格应模仿顶级计算机科学会议或期刊论文中的图示。具体的改进基于以下内容：此改进版本采用分层优化策略和双分支注意力机制来增强YOLO11s-seg。在Backbone中，MobileNetV4HybridMedium取代了原始骨干网络，以提高轻量化性能。颈部包含C2PSA_mona模块，这是一种创新的双分支注意力机制，它在并行分支中集成了PSA（位置敏感注意力）和Mona（多尺度算子）。通过可学习的权重实现特征融合，显著增强了复杂场景中的多尺度特征表示和鲁棒性。在Head中，采用了源自DWRSeg论文的分层特征增强策略：浅层特征（P3/8）保留标准的C3k2模块以保持轻量化特性；中间特征（P4/16）使用C3k2_SIR模块，该模块通过空间信息细化机制结合了深度卷积和通道注意力，以锐化特征并增强边缘定位，特别适合分割不规则物体；深层特征（P5/32）采用C3k2_DWR模块，该模块通过区域残差化（全局上下文提取）和语义残差化（具有[1,3,5]扩张率的多分支空洞卷积）实现大规模上下文聚合，有效弥补了轻量级骨干网络有限的感受野。](/_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)