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基于双解码器结构的多尺度注意力特征融合网络的视网膜血管分割
被引量：
2
1
作者
张文豪
瞿绍军
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2023年第12期2175-2185,共11页
针对眼底视网膜图像中血管形态不规则、难以分割的问题,提出一种基于双解码器结构的多尺度注意力特征融合网络模型,可以实现视网膜血管精确分割。双解码器分支网络结构能减少信息丢失,编码器中设计多尺度注意力特征融合模块来提取丰富...
针对眼底视网膜图像中血管形态不规则、难以分割的问题,提出一种基于双解码器结构的多尺度注意力特征融合网络模型,可以实现视网膜血管精确分割。双解码器分支网络结构能减少信息丢失,编码器中设计多尺度注意力特征融合模块来提取丰富的多尺度特征,结合空间注意力模块加强空间上下文信息提取,提高血管识别能力。利用挤压与激励模块对融合特征进行优化,抑制不相关特征通道,提高模型综合分割能力。在DRIVE和CHASEDB1数据集上的实验结果显示,召回率分别达到0.8411和0.8551,相较目前一些先进网络取得了较大进步,最大提升分别达到6.6%和8.25%。
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关键词
医学图像分割
视网膜血管分割
双解码器结构
多尺度特征提取
空间注意力模块
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职称材料
基于DB-PATNet的棉布瑕疵小样本语义分割
2
作者
杨正达
李波
+2 位作者
苏莲花
姚为
田淙文
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第6期1803-1809,共7页
针对棉布生产中棉布瑕疵的小样本特点,采用小样本学习的方法,在PATNet基础上提出一种双分支小样本语义分割网络DB-PATNet。基于瑕疵样本低对比度和尺度差异大的特点,提出双分支解码器结构和双向指导策略;引入结合自注意力的特征转换模块...
针对棉布生产中棉布瑕疵的小样本特点,采用小样本学习的方法,在PATNet基础上提出一种双分支小样本语义分割网络DB-PATNet。基于瑕疵样本低对比度和尺度差异大的特点,提出双分支解码器结构和双向指导策略;引入结合自注意力的特征转换模块,增强模型对新类样本和新域样本的泛化能力。实验结果表明,DB-PATNet网络的mIoU在5-shot设置中相较于PATNet网络提升了2.67%,相比RePRI网络提升了8.84%。在跨域实验中,mIoU在1-shot设置中达到了57.61%,在5-shot设置中达到了64.43%,接近常规语义分割网络的性能。
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关键词
棉布瑕疵
小样本学习
语义分割
双
分支
解码器
结构
双
向指导策略
自注意力
特征转换
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职称材料
题名
基于双解码器结构的多尺度注意力特征融合网络的视网膜血管分割
被引量：
2
1
作者
张文豪
瞿绍军
机构
湖南师范大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2023年第12期2175-2185,共11页
基金
国家自然科学基金(12071126)
湖南省教育厅科学研究重点项目(23A0081)。
文摘
针对眼底视网膜图像中血管形态不规则、难以分割的问题,提出一种基于双解码器结构的多尺度注意力特征融合网络模型,可以实现视网膜血管精确分割。双解码器分支网络结构能减少信息丢失,编码器中设计多尺度注意力特征融合模块来提取丰富的多尺度特征,结合空间注意力模块加强空间上下文信息提取,提高血管识别能力。利用挤压与激励模块对融合特征进行优化,抑制不相关特征通道,提高模型综合分割能力。在DRIVE和CHASEDB1数据集上的实验结果显示,召回率分别达到0.8411和0.8551,相较目前一些先进网络取得了较大进步,最大提升分别达到6.6%和8.25%。
关键词
医学图像分割
视网膜血管分割
双解码器结构
多尺度特征提取
空间注意力模块
Keywords
medical image segmentation
retinal vessel segmentation
dual-decoder structure
multi-scale feature extraction
spatial attention module
分类号
TP391.4 [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
基于DB-PATNet的棉布瑕疵小样本语义分割
2
作者
杨正达
李波
苏莲花
姚为
田淙文
机构
中南民族大学计算机科学学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第6期1803-1809,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61976226)。
文摘
针对棉布生产中棉布瑕疵的小样本特点,采用小样本学习的方法,在PATNet基础上提出一种双分支小样本语义分割网络DB-PATNet。基于瑕疵样本低对比度和尺度差异大的特点,提出双分支解码器结构和双向指导策略;引入结合自注意力的特征转换模块,增强模型对新类样本和新域样本的泛化能力。实验结果表明,DB-PATNet网络的mIoU在5-shot设置中相较于PATNet网络提升了2.67%,相比RePRI网络提升了8.84%。在跨域实验中,mIoU在1-shot设置中达到了57.61%,在5-shot设置中达到了64.43%,接近常规语义分割网络的性能。
关键词
棉布瑕疵
小样本学习
语义分割
双
分支
解码器
结构
双
向指导策略
自注意力
特征转换
Keywords
cotton defects
few-shot learning
semantic segmentation
dual-branch decoder structure
bidirectional guidance strategy
self-attention
feature transformation
分类号
TP391.4 [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
基于双解码器结构的多尺度注意力特征融合网络的视网膜血管分割
张文豪
瞿绍军
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
2
基于DB-PATNet的棉布瑕疵小样本语义分割
杨正达
李波
苏莲花
姚为
田淙文
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
0
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职称材料
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