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基于密集多尺度特征和双注意力模块的皮肤病变分割 被引量:2
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作者 费承 罗健旭 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期97-105,共9页
针对皮肤病变分割任务中病变区域大小不一、形状各异、内部像素差异大、边界模糊、周围存在气泡等问题,提出了一种基于密集多尺度特征和双注意力模块的U型分割网络DDAnet。该网络中的DenseASPP模块通过密集连接多个空洞卷积层来获取丰... 针对皮肤病变分割任务中病变区域大小不一、形状各异、内部像素差异大、边界模糊、周围存在气泡等问题,提出了一种基于密集多尺度特征和双注意力模块的U型分割网络DDAnet。该网络中的DenseASPP模块通过密集连接多个空洞卷积层来获取丰富的多尺度信息,同时由通道注意力模块(CAM)和位置注意力模块(PAM)构成的双注意力模块通过编码全局上下文信息,在通道和位置上对特征图进行重新配准,实现对相关特征的强调和对无关特征的抑制。两个模块并行连接、共同作用以提高分割精度。在ISIC2018数据集上,DDAnet的准确率(Acc)、Jaccard相似系数(JI)、Dice系数(DC)、敏感度(Sen)和特异性(Spec)指标值分别为96.75%、85.00%、91.36%、91.82%和97.42%,分割结果优于其他的分割网络,并且对于极具挑战的病例,DDAnet仍然能够产生准确、可靠的分割结果,说明其具备在临床诊断中辅助医生进行皮肤病变分割的潜力。 展开更多
关键词 皮肤病变分割 DenseASPP模块 CAM PAM 双注意力模块
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Dual‑domain Joint Dense Multiple Small Ship Target Detection Algorithm for Spaceborne SAR Images
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作者 JIA Peng DONG Tiancheng +3 位作者 WANG Taoyang ZHANG Guo SHENG Qinghong LI Jun 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 CSCD 2024年第6期725-738,共14页
Ship detection via spaceborne synthetic aperture radar(SAR)has become a research hotspot.However,existing small ship detection methods based on the radar signal domain and SAR image features cannot obtain highly accur... Ship detection via spaceborne synthetic aperture radar(SAR)has become a research hotspot.However,existing small ship detection methods based on the radar signal domain and SAR image features cannot obtain highly accurate results because of the obvious coherent speckle noise at sea and strong reflection interference from near‑shore objects.To resolve the above problems,this study proposes a dual‑domain joint dense multiple small ship target detection method for spaceborne SAR image that simultaneously detects objects in the image and frequency domains.This method uses an attention mechanism module and algorithm structure adjustments to improve the small ship target feature mining ability.In the frequency‑based image generation,extreme signal strength values are detected in the azimuth and range directions,with the results of the two complementing each other to realize dual‑domain joint small ship target detection.The comprehensive qualitative and quantitative evaluation results show that the proposed method can attain a final precision rate of 92.25%and achieve accurate results for SAR ship detection in open‑sea,coastal,and port area ships.The test results for the self‑built SAR small‑ship dataset demonstrate the effectiveness and universality of the method. 展开更多
关键词 synthetic aperture radar(SAR) small ship detection deep learning attention module YOLO dual‑domain joint
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MRAU-net网络下的X光胸片肺野分割算法
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作者 胡俊 李平 《华侨大学学报(自然科学版)》 CAS 2023年第3期398-406,共9页
为了解决U-net网络进行X光胸片肺野分割时,受限于特征提取能力不足导致分割结果不精确的问题,提出一种多尺度残差注意力U型网络(MRAU-net)模型.利用多尺度信息融合(MIF)模块,改善网络结构,增加对多尺度信息的获取;利用通道和空间双注意... 为了解决U-net网络进行X光胸片肺野分割时,受限于特征提取能力不足导致分割结果不精确的问题,提出一种多尺度残差注意力U型网络(MRAU-net)模型.利用多尺度信息融合(MIF)模块,改善网络结构,增加对多尺度信息的获取;利用通道和空间双注意力(CSDA)模块,解决网络在有限算力下的信息过载问题.同时,对残差模块进行改进,并与U-net网络进行深度结合,提升网络的学习稳定性,缓解梯度消失和过拟合现象.实验结果表明:文中方法具有优秀的X光胸片肺野分割能力,能获得更精确的分割结果. 展开更多
关键词 胸片肺野分割 U-net网络 多尺度信息融合模块 通道和空间双注意力模块 深度残差
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