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多尺度特征融合注意力新冠肺炎病灶分割网络
被引量：
2
1
作者
林洁沁
黄新
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第3期168-174,共7页
新冠病毒传染性极强,尽早的诊断和治疗是减少疫情造成损失的关键因素。为辅助医生诊断新冠病情,高效、准确地从肺部CT切片中分割新冠病灶,提出了一种改进的编码器-解码器深度神经网络———多尺度融合注意力网络MSANet(Multi-scale Atte...
新冠病毒传染性极强,尽早的诊断和治疗是减少疫情造成损失的关键因素。为辅助医生诊断新冠病情,高效、准确地从肺部CT切片中分割新冠病灶,提出了一种改进的编码器-解码器深度神经网络———多尺度融合注意力网络MSANet(Multi-scale Attention Network),以图像分割效果较为出色的U-Net网络为基础,通过全局池化层和设置空洞卷积的采样率,增大网络感受野,捕获多尺度信息,实现对大目标的有效分割;使用通道注意力与空间注意力,在空间维度上建模,有效提取图像深层特征。测试结果表明,改进后的算法与U-Net网络相比,分割的平均交并比提升了1.46%,类别平均像素准确率提升了0.8%,准确率提升了1.17%。
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关键词
图像处理
特征提取
卷积块
注意力
模块
空洞
空间卷积池化金字塔
u-net
结构
多尺度
特征融合
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职称材料
基于空洞Inception注意力U-Net的遥感图像目标分割方法
被引量：
1
2
作者
李萍
栗娜
孟令媛
《弹箭与制导学报》
北大核心
2023年第4期60-67,共8页
针对遥感图像中目标类型多、目标尺寸小、目标大小差异较大、图像视场大、环境和背景复杂等特点导致其分割困难的问题,提出一种注意力空洞多尺度U-Net(ADMSU-Net)的遥感图像中目标分割方法。ADMSU-Net由收缩子网、扩展子网、空洞残差卷...
针对遥感图像中目标类型多、目标尺寸小、目标大小差异较大、图像视场大、环境和背景复杂等特点导致其分割困难的问题,提出一种注意力空洞多尺度U-Net(ADMSU-Net)的遥感图像中目标分割方法。ADMSU-Net由收缩子网、扩展子网、空洞残差卷积连接和空间注意连接组成,在收缩和扩展子网中引入空洞多尺度Inception模块,在不增加计算成本的情况下学习多尺度高级特征,在跳跃连接中加入空间注意机制,提取特征之间的空间相关性,提高模型的分割性能。在包含多尺度目标的遥感图像数据集EORSSD上的实验结果表明,该方法是有效可行的,分割准确率为93%以上。
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关键词
遥感图像目标分割
u-net
空间
注意力
机制
注意力
空洞多
尺度
u-net
(
admsu-net
)
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职称材料
题名
多尺度特征融合注意力新冠肺炎病灶分割网络
被引量：
2
1
作者
林洁沁
黄新
机构
桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
广西自动检测技术与仪器重点实验室
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第3期168-174,共7页
基金
国家自然科学基金项目(No.81873913)。
文摘
新冠病毒传染性极强,尽早的诊断和治疗是减少疫情造成损失的关键因素。为辅助医生诊断新冠病情,高效、准确地从肺部CT切片中分割新冠病灶,提出了一种改进的编码器-解码器深度神经网络———多尺度融合注意力网络MSANet(Multi-scale Attention Network),以图像分割效果较为出色的U-Net网络为基础,通过全局池化层和设置空洞卷积的采样率,增大网络感受野,捕获多尺度信息,实现对大目标的有效分割;使用通道注意力与空间注意力,在空间维度上建模,有效提取图像深层特征。测试结果表明,改进后的算法与U-Net网络相比,分割的平均交并比提升了1.46%,类别平均像素准确率提升了0.8%,准确率提升了1.17%。
关键词
图像处理
特征提取
卷积块
注意力
模块
空洞
空间卷积池化金字塔
u-net
结构
多尺度
特征融合
Keywords
image processing
feature extraction
convolutional block attention module
atrous spatial pyramid pooling
u-net
structure
multi-scale feature fusion
分类号
TN209 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
基于空洞Inception注意力U-Net的遥感图像目标分割方法
被引量：
1
2
作者
李萍
栗娜
孟令媛
机构
郑州西亚斯学院计算机与软件工程学院
出处
《弹箭与制导学报》
北大核心
2023年第4期60-67,共8页
基金
河南省科技厅科技攻关项目(222102110134)
河南省高等学校重点科研项目(22B520049)资助。
文摘
针对遥感图像中目标类型多、目标尺寸小、目标大小差异较大、图像视场大、环境和背景复杂等特点导致其分割困难的问题,提出一种注意力空洞多尺度U-Net(ADMSU-Net)的遥感图像中目标分割方法。ADMSU-Net由收缩子网、扩展子网、空洞残差卷积连接和空间注意连接组成,在收缩和扩展子网中引入空洞多尺度Inception模块,在不增加计算成本的情况下学习多尺度高级特征,在跳跃连接中加入空间注意机制,提取特征之间的空间相关性,提高模型的分割性能。在包含多尺度目标的遥感图像数据集EORSSD上的实验结果表明,该方法是有效可行的,分割准确率为93%以上。
关键词
遥感图像目标分割
u-net
空间
注意力
机制
注意力
空洞多
尺度
u-net
(
admsu-net
)
Keywords
target segmentation in remote sensing images(TSRSI)
u-net
spatial attention mechanism
attention dilated multi-scale
u-net
(
admsu-net
)
分类号
TN975 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多尺度特征融合注意力新冠肺炎病灶分割网络
林洁沁
黄新
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024
2
在线阅读
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职称材料
2
基于空洞Inception注意力U-Net的遥感图像目标分割方法
李萍
栗娜
孟令媛
《弹箭与制导学报》
北大核心
2023
1
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职称材料
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