U-KAN 网络与 U-Net 谁更胜一筹 ？

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨AI视界引擎 来源丨AI视界引擎 编辑丨极市平台 极市导读   作者首次探讨将U-KAN应用于农田像素分割，从性能和可解释性角度分析U-KAN和U-Net   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 段落分割对于提升农业生产力、监控作物的健康状况以及推广可持续的农业实践是至关重要的。为这项任务采用的深度学习模型必须确保准确和可靠的预测，以避免经济损失和环境影响。 新提出的Kolmogorov-Arnold网络（KANs）在神经网络的性能方面提供了有前景的进展。本文分析了将KAN层整合到U-Net架构（U-KAN）中，使用Sentinel-2和Sentinel-1卫星图像对农田进行分割，并提供这些网络的性能和可解释性的分析。 作者的研究发现，与传统的全卷积U-Net模型相比，在更少的GFLOPs下，IoU提高了2%。此外，基于梯度的解释性技术表明，U-KAN ………………………………