transformer高分辨率
时间: 2023-10-04 19:08:24 浏览: 50
引用中提到了一篇名为"Learning Texture Transformer Network for Image Super-Resolution"的论文,该论文提出了一种基于Transformer的图像超分辨率重建方法。这种方法利用Transformer的自注意力机制来学习图像的纹理信息,并通过重建网络实现图像的高分辨率重建。
另外,引用中提到了德克萨斯奥斯汀分校的团队使用纯Transformer构建Generative Adversarial Network(GAN),并在多个图像任务中取得了不错的成绩。这表明Transformer在图像处理领域具有广泛的应用前景,包括高分辨率图像生成。
此外,引用中提到了一篇名为"Efficient Transformer for Single Image Super-Resolution"的论文,该论文介绍了一种高效的基于Transformer的单图像超分辨率方法。
总结起来,Transformer在高分辨率图像处理中有着广泛的应用,包括超分辨率重建和图像生成等任务。
相关问题
高分辨率分割transformer
高分辨率分割Transformer(High-Resolution Segmentation Transformer,HRT)是一种通过学习高分辨率表征来完成密集预测任务的Transformer模型。传统的Vision Transformer学习的是低分辨率表征,而HRT通过利用多分辨率并行Transformer方案,提高了输出表示的空间分辨率,从而解决了Vision Transformer的低分辨率问题。HRT同时保留了Vision Transformer和HRNet的优点,具有较高的内存和计算成本。通过使用HRT,可以实现更精确的高分辨率图像分割任务。
高分辨率遥感图像语义分割paddle
高分辨率遥感图像语义分割是指对高分辨率遥感图像进行像素级别的分类,将图像中的每个像素点分配到不同的语义类别中。在PaddlePaddle中,可以使用Wide-Context Transformer网络来进行高分辨率遥感图像语义分割任务。这个网络结构是基于Transformer的,通过引入宽上下文信息来提高语义分割的性能。\[1\]
具体的实现过程可以参考论文《Looking Outside the Window: Wide-Context Transformer for the Semantic Segmentation of High-Resolution Remote Sensing Images》中的方法。该方法首先将一张高分辨率遥感图像分割成多个小的224x224的图像块,其中两个图像块作为正例,其余的图像块作为负例。然后,通过特征提取网络对图像块进行特征提取。接着,使用RoIs参数来记录局部特征图的位置,以确保不同图像块的局部特征图在原始图像中相互对应。最后,使用经典的语义分割U型结构对特征进行编码和解码,并通过上采样得到最终的语义分割结果。\[2\]\[3\]
总结来说,高分辨率遥感图像语义分割在PaddlePaddle中可以使用Wide-Context Transformer网络进行实现,具体的实现方法可以参考相关论文中的描述。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [[论文阅读]面向全局:用于高分辨率遥感图像语义分割的宽上下transforms](https://blog.csdn.net/W_zyth/article/details/127228017)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [基于全局和局部对比自监督学习的高分辨率遥感图像语义分割day3 - 网络结构](https://blog.csdn.net/Gw2092330995/article/details/126390230)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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