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结合极化自注意力和Transformer的结直肠息肉分割方法
被引量：
1
1
作者
谢斌
刘阳倩
李俞霖
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期87-101,共15页
针对传统结直肠息肉图像分割方法存在的目标分割不够精确、对比度不足,以及边缘细节模糊等问题,文中结合极化自注意力和Transformer提出了一种新的结直肠息肉图像分割方法。首先,设计了一种改进的相位感知混合模块,通过动态捕捉Transfor...
针对传统结直肠息肉图像分割方法存在的目标分割不够精确、对比度不足,以及边缘细节模糊等问题,文中结合极化自注意力和Transformer提出了一种新的结直肠息肉图像分割方法。首先,设计了一种改进的相位感知混合模块,通过动态捕捉Transformer结直肠息肉图像的多尺度上下文信息,以使目标分割更加精确。其次,在新方法中引入了极化自注意力机制,实现了图像的自我注意力强化,使得到的图像特征可以直接用于息肉分割任务中,以达到提高病灶区域与正常组织区域对比度的目的。另外,利用线索交叉融合模块加强动态分割时对图像几何结构的捕捉能力,以达到提升结果图像边缘细节的目的。实验结果表明,文中提出的方法不仅能够有效地提升结直肠息肉分割的精确度和对比度,并且还能够较好地克服分割图像细节模糊的问题。在数据集CVC-ClinicDB、Kvasir、CVC-ColonDB和ETIS-LaribPolypDB上的测试结果表明,文中所提新方法能够取得更好的分割效果,其Dice相似性指数分别为0.946、0.927、0.805和0.781。
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关键词
结直肠息肉
TRANSFORMER
相位感知
模块
极化自注意力模块
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职称材料
基于改进YOLOv8的小目标检测算法
2
作者
邓立国
吴毅麒
《现代电子技术》
北大核心
2025年第14期169-177,共9页
小目标检测在自动驾驶、医学诊断、工业质检等领域的应用需求日益凸显。针对现有小目标检测算法存在的误检、漏检以及检测精度低等问题,提出一种基于改进YOLOv8的小目标检测算法,即PGA-YOLOv8。该算法以YOLOv8为基础模型,结合注意力机...
小目标检测在自动驾驶、医学诊断、工业质检等领域的应用需求日益凸显。针对现有小目标检测算法存在的误检、漏检以及检测精度低等问题,提出一种基于改进YOLOv8的小目标检测算法,即PGA-YOLOv8。该算法以YOLOv8为基础模型,结合注意力机制来提高对小目标的定位能力;在特征融合网络中改进特征融合策略(ASFF),增加1个检测层来学习浅层的特征,以更好地利用各层次特征信息;将YOLOv8模型中部分普通卷积替换为分组重组卷积(GSConv)以优化网络结构。最后,在常用基准数据集(VOC2012)和航空图像数据集(AI-TOD)上,以YOLOv8为基准模型设置多组实验,验证改进的各种技术的有效性以及PGA-YOLOv8算法的检测能力。实验结果表明,相较于YOLOv8算法,所提算法在两个数据集中平均精度均值(mAP)分别提高了2.576%和6.389%。
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关键词
小目标检测
YOLOv8
极化自注意力模块
自适应空间特征融合策略
分组重组卷积
性能评估
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职称材料
题名
结合极化自注意力和Transformer的结直肠息肉分割方法
被引量：
1
1
作者
谢斌
刘阳倩
李俞霖
机构
江西理工大学信息工程学院
江西理工大学电气与自动化学院
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期87-101,共15页
基金
国家自然科学基金资助项目(61972264)
江西理工大学博士启动基金(20520010058)。
文摘
针对传统结直肠息肉图像分割方法存在的目标分割不够精确、对比度不足,以及边缘细节模糊等问题,文中结合极化自注意力和Transformer提出了一种新的结直肠息肉图像分割方法。首先,设计了一种改进的相位感知混合模块,通过动态捕捉Transformer结直肠息肉图像的多尺度上下文信息,以使目标分割更加精确。其次,在新方法中引入了极化自注意力机制,实现了图像的自我注意力强化,使得到的图像特征可以直接用于息肉分割任务中,以达到提高病灶区域与正常组织区域对比度的目的。另外,利用线索交叉融合模块加强动态分割时对图像几何结构的捕捉能力,以达到提升结果图像边缘细节的目的。实验结果表明,文中提出的方法不仅能够有效地提升结直肠息肉分割的精确度和对比度,并且还能够较好地克服分割图像细节模糊的问题。在数据集CVC-ClinicDB、Kvasir、CVC-ColonDB和ETIS-LaribPolypDB上的测试结果表明,文中所提新方法能够取得更好的分割效果,其Dice相似性指数分别为0.946、0.927、0.805和0.781。
关键词
结直肠息肉
TRANSFORMER
相位感知
模块
极化自注意力模块
Keywords
colorectal polyp
Transformer
phase sensing module
polarized self-attention module
分类号
R735.34 [医药卫生—肿瘤]
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
基于改进YOLOv8的小目标检测算法
2
作者
邓立国
吴毅麒
机构
广东工业大学计算机学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第14期169-177,共9页
基金
国家自然科学基金项目(62072120)。
文摘
小目标检测在自动驾驶、医学诊断、工业质检等领域的应用需求日益凸显。针对现有小目标检测算法存在的误检、漏检以及检测精度低等问题,提出一种基于改进YOLOv8的小目标检测算法,即PGA-YOLOv8。该算法以YOLOv8为基础模型,结合注意力机制来提高对小目标的定位能力;在特征融合网络中改进特征融合策略(ASFF),增加1个检测层来学习浅层的特征,以更好地利用各层次特征信息;将YOLOv8模型中部分普通卷积替换为分组重组卷积(GSConv)以优化网络结构。最后,在常用基准数据集(VOC2012)和航空图像数据集(AI-TOD)上,以YOLOv8为基准模型设置多组实验,验证改进的各种技术的有效性以及PGA-YOLOv8算法的检测能力。实验结果表明,相较于YOLOv8算法,所提算法在两个数据集中平均精度均值(mAP)分别提高了2.576%和6.389%。
关键词
小目标检测
YOLOv8
极化自注意力模块
自适应空间特征融合策略
分组重组卷积
性能评估
Keywords
small object detection
YOLOv8
polarized self-attention module
adaptive spatial feature fusion strategy
group recombinant convolution
performance evaluation
分类号
TN919.8-34 [电子电信—通信与信息系统]
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
结合极化自注意力和Transformer的结直肠息肉分割方法
谢斌
刘阳倩
李俞霖
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进YOLOv8的小目标检测算法
邓立国
吴毅麒
《现代电子技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
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参考文献
引证文献
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