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融合Transformer自适应特征选择的结直肠息肉分割
1
作者
梁礼明
康婷
+2 位作者
王成斌
陈康泉
李俞霖
《光电工程》
北大核心
2025年第3期70-82,共13页
针对结直肠息肉分割中区域误分割和目标定位精度不足等挑战,本文提出一种融合Transformer自适应特征选择的结直肠息肉分割算法。首先通过Transformer编码器提取多层次特征表示,涵盖从细粒度到高层语义的多尺度信息;其次设计双重聚焦注...
针对结直肠息肉分割中区域误分割和目标定位精度不足等挑战,本文提出一种融合Transformer自适应特征选择的结直肠息肉分割算法。首先通过Transformer编码器提取多层次特征表示,涵盖从细粒度到高层语义的多尺度信息;其次设计双重聚焦注意力模块,通过融合多尺度信息、空间注意力和局部细节特征,增强特征表达与辨识能力,显著提升病灶区域定位精度;再次引入分层特征融合模块,采用层次化聚合策略,加强局部与全局特征的融合,强化对复杂区域特征的捕捉,有效减少误分割现象;最后结合动态特征选择模块的自适应筛选与加权机制,优化多分辨率特征表达,去除冗余信息,聚焦关键区域。在Kvasir、CVC-ClinicDB、CVC-ColonDB和ETIS数据集上进行实验验证,其Dice系数分别达到0.926、0.941、0.814和0.797。实验结果表明,本文算法在结直肠息肉分割任务中具有优越性能和应用价值。
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关键词
结直肠息肉
TRANSFORMER
双重
聚焦
注意力
模块
动态特征选择
模块
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职称材料
基于改进U-Net模型的高分辨率遥感影像中城市建筑物的提取
被引量：
8
2
作者
秦梦宇
刘勇
+2 位作者
张寅丹
张洋
侯建西
《兰州大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期254-261,269,共9页
针对高分辨率遥感影像中城市建筑物周围环境复杂多样,易被阴影遮挡,难以精细化提取的问题,提出一种改进的U-Net网络用于图像中的城市建筑物提取.该网络在标准U-Net网络的编码器末端嵌入双重注意力模块,可以通过捕获全局建筑物信息和长...
针对高分辨率遥感影像中城市建筑物周围环境复杂多样,易被阴影遮挡,难以精细化提取的问题,提出一种改进的U-Net网络用于图像中的城市建筑物提取.该网络在标准U-Net网络的编码器末端嵌入双重注意力模块,可以通过捕获全局建筑物信息和长通道建筑物信息,实现建筑物特征的增强.在交叉熵损失函数的基础上加入Lovász损失函数,构成的复合损失函数增强了对建筑物提取结果的约束能力,进一步提高了模型的鲁棒性.将该模型在美国马萨诸塞州数据集上进行验证,提取建筑物的F1-score为87.83%.结果表明,本方法对高分辨率遥感影像中周围环境复杂多样、被阴影遮挡的城市建筑物具有较强的提取能力.
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关键词
高分辨率遥感影像
城市建筑物提取
U-Net
双重注意力模块
复合损失函数
深度学习
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职称材料
海面溢油图像特征识别双边分割算法研究
被引量：
2
3
作者
杜红彪
于伟
+1 位作者
张旭
陈余庆
《大连理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期419-426,共8页
重大海上溢油事故频发对海洋自然环境构成了巨大威胁.针对海面溢油图像的传统特征识别方法智能性、准确性不足等问题,探索了一种新型深度学习语义分割智能算法.首先分析了双边分割网络BiSeNetV2基本结构和功能模块单元.为了进一步降低...
重大海上溢油事故频发对海洋自然环境构成了巨大威胁.针对海面溢油图像的传统特征识别方法智能性、准确性不足等问题,探索了一种新型深度学习语义分割智能算法.首先分析了双边分割网络BiSeNetV2基本结构和功能模块单元.为了进一步降低现有网络参数复杂度,对其语义分支GE层进行了改进设计,提升了网络的轻量性.进而在BiSeNetV2的两个分支中引入双重注意力模块来解决类间相似性问题,增强了溢油图像特征识别的准确性.通过实验比较分析,验证了改进后的轻量型双边分割网络针对海面溢油图像特征识别准确率可达91.9%.
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关键词
溢油
图像识别
双边分割
双重注意力模块
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职称材料
题名
融合Transformer自适应特征选择的结直肠息肉分割
1
作者
梁礼明
康婷
王成斌
陈康泉
李俞霖
机构
江西理工大学电气工程与自动化学院
出处
《光电工程》
北大核心
2025年第3期70-82,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(51365017,61463018)
江西省自然科学基金资助项目(20192BAB205084)
江西省教育厅科学技术研究青年项目(GJJ2200848)。
文摘
针对结直肠息肉分割中区域误分割和目标定位精度不足等挑战,本文提出一种融合Transformer自适应特征选择的结直肠息肉分割算法。首先通过Transformer编码器提取多层次特征表示,涵盖从细粒度到高层语义的多尺度信息;其次设计双重聚焦注意力模块,通过融合多尺度信息、空间注意力和局部细节特征,增强特征表达与辨识能力,显著提升病灶区域定位精度;再次引入分层特征融合模块,采用层次化聚合策略,加强局部与全局特征的融合,强化对复杂区域特征的捕捉,有效减少误分割现象;最后结合动态特征选择模块的自适应筛选与加权机制,优化多分辨率特征表达,去除冗余信息,聚焦关键区域。在Kvasir、CVC-ClinicDB、CVC-ColonDB和ETIS数据集上进行实验验证,其Dice系数分别达到0.926、0.941、0.814和0.797。实验结果表明,本文算法在结直肠息肉分割任务中具有优越性能和应用价值。
关键词
结直肠息肉
TRANSFORMER
双重
聚焦
注意力
模块
动态特征选择
模块
Keywords
colorectal polyps
Transformer
dual-focus attention module
dynamic feature selection 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
基于改进U-Net模型的高分辨率遥感影像中城市建筑物的提取
被引量：
8
2
作者
秦梦宇
刘勇
张寅丹
张洋
侯建西
机构
兰州大学资源环境学院
兰州大学超算中心
河北长风信息技术有限公司
出处
《兰州大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期254-261,269,共9页
基金
国家自然科学基金项目(41271360)。
文摘
针对高分辨率遥感影像中城市建筑物周围环境复杂多样,易被阴影遮挡,难以精细化提取的问题,提出一种改进的U-Net网络用于图像中的城市建筑物提取.该网络在标准U-Net网络的编码器末端嵌入双重注意力模块,可以通过捕获全局建筑物信息和长通道建筑物信息,实现建筑物特征的增强.在交叉熵损失函数的基础上加入Lovász损失函数,构成的复合损失函数增强了对建筑物提取结果的约束能力,进一步提高了模型的鲁棒性.将该模型在美国马萨诸塞州数据集上进行验证,提取建筑物的F1-score为87.83%.结果表明,本方法对高分辨率遥感影像中周围环境复杂多样、被阴影遮挡的城市建筑物具有较强的提取能力.
关键词
高分辨率遥感影像
城市建筑物提取
U-Net
双重注意力模块
复合损失函数
深度学习
Keywords
high-resolution remote sensing image
urban building extraction
U-Net
double attention module
composite loss function
deep learning
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
海面溢油图像特征识别双边分割算法研究
被引量：
2
3
作者
杜红彪
于伟
张旭
陈余庆
机构
中国船舶重工集团公司第七一九研究所
大连海事大学船舶电气工程学院
出处
《大连理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期419-426,共8页
基金
国家自然科学基金青年基金资助项目(61203082)
大连海事大学研究生教育教学改革研究项目(YJG2020604).
文摘
重大海上溢油事故频发对海洋自然环境构成了巨大威胁.针对海面溢油图像的传统特征识别方法智能性、准确性不足等问题,探索了一种新型深度学习语义分割智能算法.首先分析了双边分割网络BiSeNetV2基本结构和功能模块单元.为了进一步降低现有网络参数复杂度,对其语义分支GE层进行了改进设计,提升了网络的轻量性.进而在BiSeNetV2的两个分支中引入双重注意力模块来解决类间相似性问题,增强了溢油图像特征识别的准确性.通过实验比较分析,验证了改进后的轻量型双边分割网络针对海面溢油图像特征识别准确率可达91.9%.
关键词
溢油
图像识别
双边分割
双重注意力模块
Keywords
oil spill
image recognition
bilateral segmentation
dual attention module
分类号
U695 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
U169 [交通运输工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合Transformer自适应特征选择的结直肠息肉分割
梁礼明
康婷
王成斌
陈康泉
李俞霖
《光电工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于改进U-Net模型的高分辨率遥感影像中城市建筑物的提取
秦梦宇
刘勇
张寅丹
张洋
侯建西
《兰州大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
8
在线阅读
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职称材料
3
海面溢油图像特征识别双边分割算法研究
杜红彪
于伟
张旭
陈余庆
《大连理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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职称材料
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