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基于自适应双域注意力网络的遥感图像重建
1
作者
吴菲
陈嘉诚
+2 位作者
杨俊
王万良
李国庆
《光电工程》
北大核心
2025年第4期90-104,共15页
随着卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和Transformer模型的快速发展,它们在遥感图像超分辨率(remote-sensing image super-resolution,RSISR)重建任务中取得了显著进展。然而,现有方法在处理不同尺度物体特征时表现不足...
随着卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和Transformer模型的快速发展,它们在遥感图像超分辨率(remote-sensing image super-resolution,RSISR)重建任务中取得了显著进展。然而,现有方法在处理不同尺度物体特征时表现不足,同时未能充分挖掘通道与空间维度间的隐性关联,限制了重建性能的进一步提升。针对上述问题,本文提出了一种自适应双域注意力网络(adaptive dual-domain attention network,ADAN)。该网络通过融合通道域与空间域的自注意力信息,增强了特征提取能力;设计的多尺度前馈网络(multi-scale feed-forward network,MSFFN)能够捕捉丰富的多尺度特征;结合新颖的门控卷积模块,进一步提升了局部特征表达能力。基于U型结构的网络骨干设计,实现了高效的多层次特征融合。在多个公开遥感数据集上的实验结果表明,所提出的ADAN方法在定量指标(如PSNR和SSIM)以及视觉质量方面均显著优于现有的先进算法,充分验证了其有效性与先进性,为遥感图像超分辨率重建提供了新的研究思路和技术路径。
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关键词
双域注意力
TRANSFORMER
注意力
机制
遥感图像
超分辨率
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职称材料
基于多尺度残差双域注意力网络的乳腺动态对比度增强磁共振成像肿瘤分割方法
被引量：
1
2
作者
刘侠
吕志伟
+2 位作者
李博
王波
王狄
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第5期1774-1785,共12页
针对乳腺肿瘤大小形态多变、边界模糊以及前景与背景间严重类不平衡的问题,该文提出一种多尺度残差双域注意力融合网络。该网络以多尺度卷积构成的多尺度残差块作为基本搭建模块,通过提取多尺度特征和优化梯度传播通道提高其识别不同尺...
针对乳腺肿瘤大小形态多变、边界模糊以及前景与背景间严重类不平衡的问题,该文提出一种多尺度残差双域注意力融合网络。该网络以多尺度卷积构成的多尺度残差块作为基本搭建模块,通过提取多尺度特征和优化梯度传播通道提高其识别不同尺寸目标的能力,同时融入双域注意力单元,提高网络的边缘识别和边界保持能力。另外该文提出一种混合自适应权重损失函数改善网络优化方向,缓解正负样本极度不均衡的影响。实验结果表明,该文所提方法的平均骰子相似系数(Dice)值达到0.8063,较U形网络(UNet)提高5.3%,参数量下降73.36%,具有更优的分割性能。
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关键词
乳腺肿瘤分割
多尺度残差块
双域注意力
混合自适应权重损失函数
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职称材料
题名
基于自适应双域注意力网络的遥感图像重建
1
作者
吴菲
陈嘉诚
杨俊
王万良
李国庆
机构
嘉兴大学信息科学与工程学院
浙江工业大学计算机科学与技术学院
宁波大学信息科学与工程学院
出处
《光电工程》
北大核心
2025年第4期90-104,共15页
基金
国家自然科学基金(61873240,62302197)
浙江省自然科学基金(LQN25F020024,LQ23F020006,LQ23F030007)
嘉兴市科技计划基金(2024AD10045)。
文摘
随着卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和Transformer模型的快速发展,它们在遥感图像超分辨率(remote-sensing image super-resolution,RSISR)重建任务中取得了显著进展。然而,现有方法在处理不同尺度物体特征时表现不足,同时未能充分挖掘通道与空间维度间的隐性关联,限制了重建性能的进一步提升。针对上述问题,本文提出了一种自适应双域注意力网络(adaptive dual-domain attention network,ADAN)。该网络通过融合通道域与空间域的自注意力信息,增强了特征提取能力;设计的多尺度前馈网络(multi-scale feed-forward network,MSFFN)能够捕捉丰富的多尺度特征;结合新颖的门控卷积模块,进一步提升了局部特征表达能力。基于U型结构的网络骨干设计,实现了高效的多层次特征融合。在多个公开遥感数据集上的实验结果表明,所提出的ADAN方法在定量指标(如PSNR和SSIM)以及视觉质量方面均显著优于现有的先进算法,充分验证了其有效性与先进性,为遥感图像超分辨率重建提供了新的研究思路和技术路径。
关键词
双域注意力
TRANSFORMER
注意力
机制
遥感图像
超分辨率
Keywords
dual-domain attention
transformer
attention mechanism
remote sensing images
super-resolution
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于多尺度残差双域注意力网络的乳腺动态对比度增强磁共振成像肿瘤分割方法
被引量：
1
2
作者
刘侠
吕志伟
李博
王波
王狄
机构
哈尔滨理工大学
黑龙江省复杂智能系统与集成重点实验室
广东科学技术职业学院计算机工程技术学院(人工智能学院)
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第5期1774-1785,共12页
基金
国家自然科学基金(61172167)
黑龙江省青年科学基金(QC2017076)。
文摘
针对乳腺肿瘤大小形态多变、边界模糊以及前景与背景间严重类不平衡的问题,该文提出一种多尺度残差双域注意力融合网络。该网络以多尺度卷积构成的多尺度残差块作为基本搭建模块,通过提取多尺度特征和优化梯度传播通道提高其识别不同尺寸目标的能力,同时融入双域注意力单元,提高网络的边缘识别和边界保持能力。另外该文提出一种混合自适应权重损失函数改善网络优化方向,缓解正负样本极度不均衡的影响。实验结果表明,该文所提方法的平均骰子相似系数(Dice)值达到0.8063,较U形网络(UNet)提高5.3%,参数量下降73.36%,具有更优的分割性能。
关键词
乳腺肿瘤分割
多尺度残差块
双域注意力
混合自适应权重损失函数
Keywords
Breast tumor segmentation
Multi-scale residual block
Dual-domain attention
Hybrid loss function with adaptive weight
分类号
R737.9 [医药卫生—肿瘤]
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应双域注意力网络的遥感图像重建
吴菲
陈嘉诚
杨俊
王万良
李国庆
《光电工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于多尺度残差双域注意力网络的乳腺动态对比度增强磁共振成像肿瘤分割方法
刘侠
吕志伟
李博
王波
王狄
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
已选择
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