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基于多层级特征自适应融合的图像分割算法
被引量：
1
1
作者
袁小平
何祥
+1 位作者
王小倩
胡杨明
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期1958-1966,共9页
为了解决传统算法对医学图像分割时精度较低的问题,提出基于多层级特征自适应融合的新型FRUnet图像分割算法.在编码器阶段,设计采样加权模块替代传统卷积层,对图像空间信息进行逐层提取和特征融合,获得相邻像素之间的相关性和不同层次...
为了解决传统算法对医学图像分割时精度较低的问题,提出基于多层级特征自适应融合的新型FRUnet图像分割算法.在编码器阶段,设计采样加权模块替代传统卷积层,对图像空间信息进行逐层提取和特征融合,获得相邻像素之间的相关性和不同层次的语义信息.在解码器阶段,设计多层级自适应融合模块,通过非线性跳跃连接逐层提取图像通道信息,自适应地融合邻近连接层的上下文信息,使各层专注不同特征信息的提取.FR-Unet在模型参数量上大幅度减少,让网络在场景部署上得到更好的支持.实验结果表明,该网络在动物细胞分割、肝脏器官分割、皮肤病变分割等众多任务中均表现突出.
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关键词
图像分割
FR-Unet
逐层提取
采样加权模块
多层级自适应融合
模块
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职称材料
题名
基于多层级特征自适应融合的图像分割算法
被引量：
1
1
作者
袁小平
何祥
王小倩
胡杨明
机构
中国矿业大学信息与控制工程学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期1958-1966,共9页
基金
国家科技支撑计划资助项目(2013BAK06B08)
江苏省研究生科研与实践创新计划资助项目(SJCX20_0812)。
文摘
为了解决传统算法对医学图像分割时精度较低的问题,提出基于多层级特征自适应融合的新型FRUnet图像分割算法.在编码器阶段,设计采样加权模块替代传统卷积层,对图像空间信息进行逐层提取和特征融合,获得相邻像素之间的相关性和不同层次的语义信息.在解码器阶段,设计多层级自适应融合模块,通过非线性跳跃连接逐层提取图像通道信息,自适应地融合邻近连接层的上下文信息,使各层专注不同特征信息的提取.FR-Unet在模型参数量上大幅度减少,让网络在场景部署上得到更好的支持.实验结果表明,该网络在动物细胞分割、肝脏器官分割、皮肤病变分割等众多任务中均表现突出.
关键词
图像分割
FR-Unet
逐层提取
采样加权模块
多层级自适应融合
模块
Keywords
image segmentation
FR-Unet
layer-by-layer extraction
sampling weighting module
multi-level adaptive fusion module
分类号
TP391 [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
基于多层级特征自适应融合的图像分割算法
袁小平
何祥
王小倩
胡杨明
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
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