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Tea Leaf Disease Diagnosis Based on Improved Lightweight U-Net3+
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作者 HU Yumeng GUAN Feifan +5 位作者 XIE Dongchen MA Ping YU Youben ZHOU Jie NIE Yanming HUANG Lüwen 《智慧农业(中英文)》 2026年第1期15-27,共13页
[Objective]Leaf diseases significantly affect both the yield and quality of tea throughout the year.To address the issue of inadequate segmentation finesse in the current tea spot segmentation models,a novel diagnosis... [Objective]Leaf diseases significantly affect both the yield and quality of tea throughout the year.To address the issue of inadequate segmentation finesse in the current tea spot segmentation models,a novel diagnosis of the severity of tea spots was proposed in this research,designated as MDC-U-Net3+,to enhance segmentation accuracy on the base framework of U-Net3+.[Methods]Multi-scale feature fusion module(MSFFM)was incorporated into the backbone network of U-Net3+to obtain feature information across multiple receptive fields of diseased spots,thereby reducing the loss of features within the encoder.Dual multi-scale attention(DMSA)was incorporated into the skip connection process to mitigate the segmentation boundary ambiguity issue.This integration facilitates the comprehensive fusion of fine-grained and coarse-grained semantic information at full scale.Furthermore,the segmented mask image was subjected to conditional random fields(CRF)to enhance the optimization of the segmentation results[Results and Discussions]The improved model MDC-U-Net3+achieved a mean pixel accuracy(mPA)of 94.92%,accompanied by a mean Intersection over Union(mIoU)ratio of 90.9%.When compared to the mPA and mIoU of U-Net3+,MDC-U-Net3+model showed improvements of 1.85 and 2.12 percentage points,respectively.These results illustrated a more effective segmentation performance than that achieved by other classical semantic segmentation models.[Conclusions]The methodology presented herein could provide data support for automated disease detection and precise medication,consequently reducing the losses associated with tea diseases. 展开更多
关键词 disease diagnosis semantic segmentation U-net3+ multi-scale feature fusion attention mechanism conditional random fields
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基于改进U-Net3+的相控阵超声图像语义分割
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作者 毛鑫玥 王慧锋 +2 位作者 周家乐 顾震 颜秉勇 《华东理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期242-249,共8页
超声相控阵成像已广泛应用于聚乙烯燃气管道的焊接缺陷检测中,随着机器视觉技术的快速发展,利用机器辅助或自动化分析超声图像能极大地提高缺陷检测速度,减少人为判断失误的发生。在基于超声图像的焊接缺陷检测技术中,图像语义分割精度... 超声相控阵成像已广泛应用于聚乙烯燃气管道的焊接缺陷检测中,随着机器视觉技术的快速发展,利用机器辅助或自动化分析超声图像能极大地提高缺陷检测速度,减少人为判断失误的发生。在基于超声图像的焊接缺陷检测技术中,图像语义分割精度对缺陷类别和严重等级的判定至关重要。本文在U-Net3+网络的基础上提出一种融入残差及注意力机制的改进模型,并应用于电熔焊接缺陷检测的相控阵超声图像语义分割。首先,改进模型通过在编码器各层之间采用残差结构来提升编码器的图像特征提取能力;其次,通过在跳跃连接中引入卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM),加强模型对原始图像信息的利用率,使模型更易聚焦于原始图像中的有效区域。实验结果表明,改进后的模型在电熔焊接超声图像上具有良好的分割效果,在Dice、mIoU两项指标上,相比U-Net分别提升了8.81%和12.84%;相比U-Net3+的分割效果分别提升了1.09%和1.81%。 展开更多
关键词 相控阵超声图像 图像语义分割 U-net3+ 注意力机制 残差网络
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基于改进U-Net3+语义分割模型的聚乙烯电熔接头AI诊断
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作者 何宗辉 周家乐 张俊 《中国特种设备安全》 2025年第S1期78-86,共9页
聚乙烯管具有耐腐蚀、韧性好、寿命长、安装方便等特点,已被大规模应用在城市供水、燃气等市政管网中。在电熔焊接过程中,接头会因为焊接工艺参数不当、焊接区域材料结构和性能发生变化的影响而产生一系列安全隐患。传统的相控阵超声检... 聚乙烯管具有耐腐蚀、韧性好、寿命长、安装方便等特点,已被大规模应用在城市供水、燃气等市政管网中。在电熔焊接过程中,接头会因为焊接工艺参数不当、焊接区域材料结构和性能发生变化的影响而产生一系列安全隐患。传统的相控阵超声检测(Phased-Array Ultrasonic Testing,PAUT)依赖人工经验,存在效率低、主观性强等问题。本文提出一种基于改进U-Net3+语义分割模型的聚乙烯电熔接头人工智能(Artificial Intelligence,AI)诊断方法,通过集成全尺度跳跃连接与注意力机制,实现PAUT图像的多层级特征融合,并结合相控阵超声远程AI诊断系统(PAIDS),构建多模态数据联合分析框架。最后结合现场实验验证,表明该AI诊断技术可显著提升缺陷识别精度与效率,推动燃气管道检测向自动化、智能化方向发展。 展开更多
关键词 聚乙烯电熔接头 改进U-net3+语义分割模型 深度学习 AI诊断技术
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改进U-Net3+与跨模态注意力块的医学图像融合 被引量:4
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作者 王丽芳 米嘉 +3 位作者 秦品乐 蔺素珍 高媛 刘阳 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2022年第12期3622-3636,共15页
目的针对目前多模态医学图像融合方法深层特征提取能力不足,部分模态特征被忽略的问题,提出了基于U-Net3+与跨模态注意力块的双鉴别器生成对抗网络医学图像融合算法(U-Net3+and cross-modal attention block dual-discriminator generat... 目的针对目前多模态医学图像融合方法深层特征提取能力不足,部分模态特征被忽略的问题,提出了基于U-Net3+与跨模态注意力块的双鉴别器生成对抗网络医学图像融合算法(U-Net3+and cross-modal attention block dual-discriminator generative adversal network,UC-DDGAN)。方法结合U-Net3+可用很少的参数提取深层特征、跨模态注意力块可提取两模态特征的特点,构建UC-DDGAN网络框架。UC-DDGAN包含一个生成器和两个鉴别器,生成器包括特征提取和特征融合。特征提取部分将跨模态注意力块嵌入到U-Net3+下采样提取图像深层特征的路径上,提取跨模态特征与提取深层特征交替进行,得到各层复合特征图,将其进行通道叠加、降维后上采样,输出包含两模态全尺度深层特征的特征图。特征融合部分通过将特征图在通道上进行拼接得到融合图像。双鉴别器分别对不同分布的源图像进行针对性鉴别。损失函数引入梯度损失,将其与像素损失加权优化生成器。结果将UC-DDGAN与5种经典的图像融合方法在美国哈佛医学院公开的脑部疾病图像数据集上进行实验对比,其融合图像在空间频率(spatial frequency,SF)、结构相似性(structural similarity,SSIM)、边缘信息传递因子(degree of edge information,Q^(AB/F))、相关系数(correlation coefficient,CC)和差异相关性(the sum of the correlations of differences,SCD)等指标上均有提高,SF较DDcGAN(dual discriminator generation adversative network)提高了5.87%,SSIM较FusionGAN(fusion generative adversarial network)提高了8%,Q^(AB/F)较FusionGAN提高了12.66%,CC较DDcGAN提高了14.47%,SCD较DDcGAN提高了14.48%。结论UC-DDGAN生成的融合图像具有丰富深层特征和两模态关键特征,其主观视觉效果和客观评价指标均优于对比方法,为临床诊断提供了帮助。 展开更多
关键词 U-net3+ 跨模态注意力块 双鉴别器生成对抗网络 梯度损失 多模态医学图像融合
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基于YOLOv5和U-Net3+的桥梁裂缝智能识别与测量 被引量:48
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作者 余加勇 刘宝麟 +2 位作者 尹东 高文宇 谢义林 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期65-73,共9页
为了克服传统数字图像处理方法进行桥梁裂缝识别时面临的效率低、效果不佳等问题,提出了集成深度学习YOLOv5和U-Net3+算法的一体化桥梁裂缝智能检测方法.通过调整算法宽度和深度参数,优化边界框损失函数,构建基于YOLOv5目标检测算法的... 为了克服传统数字图像处理方法进行桥梁裂缝识别时面临的效率低、效果不佳等问题,提出了集成深度学习YOLOv5和U-Net3+算法的一体化桥梁裂缝智能检测方法.通过调整算法宽度和深度参数,优化边界框损失函数,构建基于YOLOv5目标检测算法的裂缝识别定位模型,实现桥梁裂缝快速识别与定位;引入结合深度监督策略及预测输出模块的U-Net3+图像分割算法,训练并构建桥梁裂缝高效分割模型,实现像素级裂缝智能化提取;建立结合连通域去噪、边缘检测、形态学处理的八方向裂缝宽度测量法,基于U-Net3+裂缝分割结果实现裂缝形态及宽度高精度测量;利用LabelImg图像标注软件制作包含4414张图像的裂缝识别定位模型训练数据集;利用LabelImg图像标注软件及CFD数据集制作包含908张图像的裂缝分割模型训练数据集;利用无人机航拍的485张5280×2970 pixels桥梁索塔裂缝图像,来制作裂缝智能检测模型的测试对象.将所提出的裂缝检测方法应用于上述裂缝测试对象,其裂缝识别定位准确率91.55%、召回率95.15%、F1分数93.32%,裂缝分割准确率93.02%、召回率92.22%、F1分数92.22%.结果表明,基于YOLOv5与U-Net3+的桥梁裂缝智能检测方法,可实现桥梁裂缝高效率、高精度、智能化检测,具有较强的研究价值和广泛的应用前景. 展开更多
关键词 桥梁工程 裂缝检测 裂缝测量 YOLOv5 U-net3+ 无人机
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基于ASP.NET3.5成绩录入系统的设计与实现 被引量:1
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作者 金建刚 朱凯 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期154-157,共4页
论述了一个基于ASP.NET 3.5,ADO.NET和SQL Server 2005相结合的Web成绩录入系统的设计原理、总体结构及功能实现,有效解决了成绩录入系统的Web动态发布等问题,并设计了GridView控件的数据添加方法来增加数据处理的灵活性.通过利用集成的... 论述了一个基于ASP.NET 3.5,ADO.NET和SQL Server 2005相结合的Web成绩录入系统的设计原理、总体结构及功能实现,有效解决了成绩录入系统的Web动态发布等问题,并设计了GridView控件的数据添加方法来增加数据处理的灵活性.通过利用集成的AJAX技术解决页面局部刷新问题,实际应用证实了这种方法的有效性. 展开更多
关键词 ASP net3 5 ADO NET AJAX SQL SERVER 2005 局部刷新
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基于U-net3+的宫颈癌后装治疗中靶区和危及器官位置的预测 被引量:1
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作者 李霞 杨磊 +1 位作者 杨日赠 吴德华 《分子影像学杂志》 2023年第3期448-452,共5页
目的构建基于深度学习方法的宫颈癌后装治疗中高危靶区和危及器官位置预测方法。方法构建基于U-net3+的端到端自动分割框架,对两个中心213例已进行后装高剂量率治疗的宫颈癌患者进行勾画,并按照7:2:1的比例分为训练集、验证集和测试集... 目的构建基于深度学习方法的宫颈癌后装治疗中高危靶区和危及器官位置预测方法。方法构建基于U-net3+的端到端自动分割框架,对两个中心213例已进行后装高剂量率治疗的宫颈癌患者进行勾画,并按照7:2:1的比例分为训练集、验证集和测试集。勾画的内容包括高危临床靶区、膀胱、直肠和小肠,分别用豪斯多夫距离及戴斯相似系数评估预测模型的准确性。结果膀胱自动勾画的戴斯相似系数为0.953,直肠、小肠分别为0.885、0.857,危及器官的平均值是0.898,豪斯多夫距离平均为5.4 mm;高危临床靶区戴斯相似系数是0.869,豪斯多夫距离为8.1 mm。结论基于U-net3+的宫颈癌后装治疗中靶区和危及器官位置预测模型具有较高的准确率,同时训练耗费时间少,有望在临床进行应用推广。 展开更多
关键词 宫颈癌 后装治疗 位置预测 深度学习 U-net3+
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基于改进通道多头注意力机制的U-Net3+医学图像分割算法研究 被引量:3
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作者 张全鑫 叶曦 +1 位作者 杨志红 向青 《江汉大学学报(自然科学版)》 2024年第3期51-61,共11页
医学图像分割作为当前的研究热点之一,分割精度对于后续的医学诊断影响巨大。针对目前大多数医学图像分割技术无法充分利用并融合多尺度特征信息的缺陷,提出了一种融合通道注意力机制的改进U-Net3+图像分割算法。在U-Net3+的全局跳跃连... 医学图像分割作为当前的研究热点之一,分割精度对于后续的医学诊断影响巨大。针对目前大多数医学图像分割技术无法充分利用并融合多尺度特征信息的缺陷,提出了一种融合通道注意力机制的改进U-Net3+图像分割算法。在U-Net3+的全局跳跃连接结构的基础上,设计一种新的通道注意力机制并将它嵌入到U-Net3+网络的解码路径中,帮助分割网络在拼接全局特征图时调整重要信息的训练权重从而高效融合全局特征信息。最后,在两种经典的医学图像分割数据集上将该模型进行对比评估,平均Dice系数分别达到了74.31%和77.16%,相比原本U-Net3+的Dice系数分别提高了3.01%和2.98%。实验结果表明改进后的网络模型有效提高了医学图像的分割精度。 展开更多
关键词 U-net3+ 图像分割 注意力机制
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基于曼哈顿距离自注意力机制的 U-Net3+图像分割 被引量:1
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作者 张志玮 叶曦 杨志红 《江汉大学学报(自然科学版)》 2024年第2期56-67,共12页
目前主流图像分割算法在分割边界上对特征相似而类别不同的像素鉴别能力不佳,从而影响了分割精度。设计了一种基于曼哈顿距离自注意力机制的U-Net3+图像分割算法,通过关注不同特征点之间信息表征的差异程度来对大范围上下文信息关系进... 目前主流图像分割算法在分割边界上对特征相似而类别不同的像素鉴别能力不佳,从而影响了分割精度。设计了一种基于曼哈顿距离自注意力机制的U-Net3+图像分割算法,通过关注不同特征点之间信息表征的差异程度来对大范围上下文信息关系进行建模,增强算法对特征相似而类别不同的像素的鉴别能力和对全局关系的学习能力;再通过U-Net3+的全尺度跳跃连接结构将不同尺度的特征相融合,为算法提供更多尺度的上下文信息,使分割算法兼顾细节信息和全局关系。使用COVID-19 CT数据集对该算法进行实验测试,结果表明,引入基于曼哈顿距离自注意力机制后U-Net3+的Dice和IoU指标分别提升了2.79%和3.17%,对比使用多头自注意力机制的U-Net3+分别提升了1.06%和1.02%,证明了该算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 图像分割 自注意力机制 曼哈顿距离 U-net3+
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基于U-Net3+的高分遥感影像建筑物提取 被引量:8
10
作者 窦世卿 郑贺刚 +3 位作者 徐勇 陈治宇 苗林林 宋莹莹 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2022年第6期40-44,共5页
针对传统的高分影像建筑物提取方法存在分割精度低和分割边界模糊等问题,本文提出了一种基于U-Net3+模型的建筑地物语义分割方法。该模型以U-Net网络结构为基础,首先使用全尺度的跳跃连接将不同尺度的特征图相融合;然后通过深度监督从... 针对传统的高分影像建筑物提取方法存在分割精度低和分割边界模糊等问题,本文提出了一种基于U-Net3+模型的建筑地物语义分割方法。该模型以U-Net网络结构为基础,首先使用全尺度的跳跃连接将不同尺度的特征图相融合;然后通过深度监督从多尺度聚合的特征图中学习特征表达,并使用交叉熵损失函数进行训练;最后根据数据集特征,调试出不同的模型参数并以此模型进行测试,以达最佳的分割效果。试验结果表明,与U-Net和U-Net++模型相比,基于该方法的影像分割精度及地物边缘分割完整度均得到了显著提升,且当设置历元为15时,精度最高。使用该方法对高分辨率遥感影像中建筑物进行的分割试验,精度达96.62%,平均交并比(mIoU)达0.9027,并减少了错分、漏分,同时也减少了模型参数,模型损失收敛速率快且缩短了训练周期,显著提升了建筑物提取精度。 展开更多
关键词 地物信息提取 U-net3+模型 全尺度跳跃连接 深度监督 精度
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基于U-Net3+的虹膜分割算法研究 被引量:1
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作者 张星星 娄莉 《信息与电脑》 2024年第17期1-5,共5页
虹膜分割是虹膜识别中非常重要的环节,会影响最终识别的结果。针对虹膜图像中存在的噪声问题,本文使用了图像分割网络结构U-Net3+,来进行虹膜分割。相较于U-Net,U-Net3+网络结构增加了深度监督和全尺度跳跃连接,提高了虹膜分割的准确性... 虹膜分割是虹膜识别中非常重要的环节,会影响最终识别的结果。针对虹膜图像中存在的噪声问题,本文使用了图像分割网络结构U-Net3+,来进行虹膜分割。相较于U-Net,U-Net3+网络结构增加了深度监督和全尺度跳跃连接,提高了虹膜分割的准确性。本文在U-Net3+中引入了CA(Coordinate Attention)注意力机制模块,使网络结构更加关注重要的特征部分,并将模型在CASIA-Iris数据集上进行了验证。实验结果表明,U-Net3+和U-Net3+(CA)有更高的精度。 展开更多
关键词 虹膜分割 U-net3+ 虹膜识别 CA注意力机制
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修改NET3文件的死机原因分析
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作者 张晓东 《电脑》 1994年第6期28-28,共1页
《电脑》杂志94年第一期《多种DOS版本下的NETWARE 3.11工作站的运行》(以下简称多文)一文中提出了修改NETX.COM文件以适应不同DOS版本的方法。多文中是对NET4.COM文件进行修改从而在DOS5.0上有效的运行,然而对NET3.COM进行类似修改就... 《电脑》杂志94年第一期《多种DOS版本下的NETWARE 3.11工作站的运行》(以下简称多文)一文中提出了修改NETX.COM文件以适应不同DOS版本的方法。多文中是对NET4.COM文件进行修改从而在DOS5.0上有效的运行,然而对NET3.COM进行类似修改就会死机,笔者分析后认为与DPB有关。 展开更多
关键词 net3文件 操作系统 故障分析
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基于改进U-Net3+模型的无人机正射影像语义分割
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作者 姜磊 梁聪 +4 位作者 赵旭 王鹏 闫文凯 杨宏鼎 吴继忠 《测绘通报》 2026年第2期137-143,共7页
为解决U-Net3+模型在无人机正射影像语义分割时特征抽象层次不足与跨尺度特征冗余的问题,本文提出了一种改进的U-Net3+模型。改进模型引入基于残差网络架构的深度卷积神经网络ResNet50作为特征提取主干网络,同时引入卷积注意力模块作为... 为解决U-Net3+模型在无人机正射影像语义分割时特征抽象层次不足与跨尺度特征冗余的问题,本文提出了一种改进的U-Net3+模型。改进模型引入基于残差网络架构的深度卷积神经网络ResNet50作为特征提取主干网络,同时引入卷积注意力模块作为轻量级注意力机制。试验结果表明:改进U-Net3+模型的总体准确率、平均交并比、F1分数比原始U-Net3+分别高出8.3%、2.6%和1.9%,且优于FCN、U-Net、U-Net++和DeepLab系列主流语义分割模型,改进U-Net3+模型在典型场景下表现出更强的特征区分能力和更高的准确性;仅引入ResNet50或CBAM无法达到最佳效果,ResNet50与CBAM的协同作用可显著增强模型在复杂场景下的识别能力。改进U-Net3+模型的分割精度有明显改善,为无人机正射影像语义分割提供了有效的技术解决方案。 展开更多
关键词 无人机正射影像 语义分割 U-net3+ ResNet50 卷积注意力模块
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基于深度学习的时间域偏移速度建模方法
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作者 袁双齐 《地球物理学进展》 北大核心 2025年第6期2686-2697,共12页
基于共成像点道集进行基于剩余曲率的偏移速度分析(RCA)能够显著提高偏移速度建模的准确性,有助于提升叠前时间偏移(PSTM)的成像精度.然而传统偏移速度建模方法如人工拾取γ谱调整偏移速度或者多轮次的叠加速度分析十分的耗费人力与机时... 基于共成像点道集进行基于剩余曲率的偏移速度分析(RCA)能够显著提高偏移速度建模的准确性,有助于提升叠前时间偏移(PSTM)的成像精度.然而传统偏移速度建模方法如人工拾取γ谱调整偏移速度或者多轮次的叠加速度分析十分的耗费人力与机时.为此,本文提出了一种基于深度学习的偏移速度建模方法.数据集方面,通过将一系列随机变换的γ值作用于目标速度模型,进行PSTM处理后得到共成像点道集,进而求取γ谱作为样本数据,与作为标签数据的γ值构成样本标签数据集.网络构建方面,基于U-Net3+网络建立神经网络模型,输出层中使用Mish激活函数,并选择Log_Cosh作为损失函数.应用建立好的数据集训练神经网络得到偏移速度建模神经网络模型,通过对γ谱的预测推理,完成偏移速度模型的校正.模型试算以及实际资料处理结果表明,本文提出的方法具有与人工相媲美的建模精度,且处理效率是人工建模的十余倍,具有广阔的应用前景. 展开更多
关键词 剩余曲率分析 偏移速度建模 深度学习 U-net3+网络
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基于深度学习的相位解缠方法 被引量:2
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作者 田宪辉 谢先明 +2 位作者 刘媛媛 李春 曾庆宁 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2022年第5期93-100,共8页
针对干涉测量技术应用中的缠绕相位解缠问题,提出了一种基于U-Net3+的深度学习相位解缠方法。该方法以U-Net3+为架构,首先,利用全尺度的跳跃连接(skip connection)整合来自不同尺度特征图中的高级语义与低级语义信息;其次,利用深度监督... 针对干涉测量技术应用中的缠绕相位解缠问题,提出了一种基于U-Net3+的深度学习相位解缠方法。该方法以U-Net3+为架构,首先,利用全尺度的跳跃连接(skip connection)整合来自不同尺度特征图中的高级语义与低级语义信息;其次,利用深度监督加快网络收敛速度,同时增强干涉图特征信息;为防止梯度爆炸,在网络中添加残差网络,最终搭建适用于不同条纹类型干涉图解缠的网络架构,建立从缠绕相位到真实相位的直接映射关系。完成训练后的网络可直接对缠绕干涉图进行相位解缠以获得其真实相位估计,并在不同条纹类型的干涉图相位解缠实验中均表现出良好的稳定性。 展开更多
关键词 相位解缠 U-net3+ 残差网络 深度学习 干涉图
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基于全尺度跳跃连接的视网膜血管分割算法 被引量:5
16
作者 任子晖 蔡蔓利 +1 位作者 缪小波 李航 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第7期2776-2783,共8页
为了解决经典分割算法对于视网膜血管分割精度不够的缺陷,通过将U-net3+(全尺度连接U形网络)应用于视网膜微血管分割,并加以改进来提高分割精度。首先利用U-net3+中的全尺度跳跃连接,提取更多尺度的视网膜微血管特征。针对细小血管难以... 为了解决经典分割算法对于视网膜血管分割精度不够的缺陷,通过将U-net3+(全尺度连接U形网络)应用于视网膜微血管分割,并加以改进来提高分割精度。首先利用U-net3+中的全尺度跳跃连接,提取更多尺度的视网膜微血管特征。针对细小血管难以捕捉的问题,将网络中的普通卷积换成可变卷积,它可以根据血管的形状、大小改变感受野的大小,提高算法的分割准确度。然后使用SFAM模块来优化U-net3+网络中的特征融合部分,保留更多的有用信息。在视网膜图像数据库上测试本文算法,结果表明,分割的平均准确率为97.63%,比传统的U-net网络和U-net3+网络分别提高了2.35%、0.99%。可见,改进算法有效提高了视网膜血管分割精度。 展开更多
关键词 跳跃连接 U-net3+ 视网膜血管 可变卷积 图像分割
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