摘要: 前言 本文提出了用于低分辨率图像分割的MaskAttn - UNet框架,并将其核心的掩码注意力机制集成到YOLOv11中。传统U - Net类模型难以捕捉全局关联,Transformer类模型计算量大,而掩码注意力机制通过可学习的掩码,让模型选择性关注重要区域,融合了卷积的局部效率和注意力的全局视 阅读全文
posted @ 2025-12-22 23:01 魔改工程师 阅读(70) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 前言 本文提出了用于低分辨率图像分割的MaskAttn - UNet框架,并将其核心的掩码注意力机制集成到YOLOv11中。传统U - Net类模型难以捕捉全局关联,Transformer类模型计算量大,而掩码注意力机制通过可学习的掩码,让模型选择性关注重要区域,融合了卷积的局部效率和注意力的全局视 阅读全文
posted @ 2025-12-22 23:00 魔改工程师 阅读(13) 评论(0) 推荐(0)