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题名基于密集特征金字塔的细胞图像实例分割网络
被引量：2
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作者
董高君
许乐乐
马忠松
于歌
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机构
中国科学院空间应用工程与技术中心太空应用重点实验室
中国科学院大学
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出处
《载人航天》
CSCD
北大核心
2021年第2期169-174,共6页
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基金
载人航天领域预先研究项目(18051030301)。
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文摘
针对空间科学实验中复杂场景下细胞图像难以精细准确分割的问题,提出了基于Mask R-CNN的实例分割新算法——基于密集特征金字塔的实例分割网络(DFP-Mask)。该算法在特征金字塔网络自顶向下的特征传输过程中以密集连接的方式控制多尺度特征图间的信息传递,将高层语义结构信息传递至所有低层特征,提高低层特征的语义理解能力,从而提升多尺度特征的目标识别能力。实验选用天舟一号小鼠肝卵圆细胞图像数据,数据集中包涵200张背景复杂且有实例交叠的图片。实验结果表明:与Mask R-CNN相比,DFP-Mask在多个评价指标和视觉分割效果上表现更优,其中准确率提高了2.03%,召回率提高了3.77%,平均精确率mAP提高了1%。DFP-Mask可应用于更多空间科学实验对象的数量、形态、生长过程等表型特征的提取。
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关键词
深度学习
实例分割网络
细胞分割
多尺度特征
密集特征金字塔
细胞图像
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Keywords
deep learning
instance segmentation network
cell segmentation
multi-scale features
Dense Feature Pyramid
cell image
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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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题名基于红外注意力提升机制的热成像测温区域实例分割
被引量：4
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作者
易诗
李俊杰
贾勇
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机构
成都理工大学信息科学与技术学院(网络安全学院、牛津布鲁克斯学院)
工业物联网与网络化控制教育部重点实验室
太赫兹科学技术四川省重点实验室
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第12期3505-3512,共8页
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基金
国家自然科学基金(61771096)
工业物联网与网络化控制教育部重点实验室开放基金(2020FF06)
太赫兹科学技术四川省重点实验室开放基金(THZSC202001)。
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文摘
AI+热成像人体温度监测系统被广泛用于人群密集的人体实时温度测量。此类系统检测人的头部区域进行温度测量,由于各类遮挡,温度测量区域可能太小而无法正确测量。为了解决这个问题,该文提出一种融合红外注意力提升机制的无锚点实例分割网络,用于实时红外热成像温度测量区域实例分割。该文所提出的实例分割网络在检测阶段和分割阶段融合红外空间注意力模块(ISAM),旨在准确分割红外图像中的头部裸露区域,以进行准确实时的温度测量。结合公共热成像面部数据集和采集的红外热成像数据集,制作了"热成像温度测量区域分割数据集"用于网络训练。实验结果表明:该方法对红外热成像图像中头部裸露测温区域的平均检测精度达到88.6%,平均分割精度达到86.5%,平均处理速度达到33.5 fps,在评价指标上优于大多数先进的实例分割方法。
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关键词
红外热成像
人体体温监测系统
红外注意力提升机制
无锚点实例分割网络
热成像温度测量区域分割数据集
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Keywords
Infrared thermal imaging
Human body temperature monitoring system
Infrared attention enhancement mechanism
Anchor-free instance segmentation network
Thermal imaging temperature measurement area segmentation dataset
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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