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基于改进TransUNet的肺部图像分割
1
作者 石勇涛 邱康齐 +1 位作者 柳迪 杜威 《现代电子技术》 北大核心 2025年第15期27-36,共10页
语义分割作为肺部影像分析的关键步骤,其准确率直接关系进一步的图像分析和治疗决策。面对肺部器官不规则外形、模糊边界以及噪声等问题,传统分割方法存在边界分割精确度不高、易出现误差等问题。针对这些挑战,文中提出一种基于多尺度... 语义分割作为肺部影像分析的关键步骤,其准确率直接关系进一步的图像分析和治疗决策。面对肺部器官不规则外形、模糊边界以及噪声等问题,传统分割方法存在边界分割精确度不高、易出现误差等问题。针对这些挑战,文中提出一种基于多尺度边缘特征融合的神经网络(MSB-AffTransU2Net)用于肺部图像的分割。首先,替换了TransUNet中的编解码器,采用U2-Net的RSU模块来增强特征提取的性能;然后,使用注意力特征融合机制替换原本的Concat方法,以减少模型参数并且提升特征的融合效果;接着,加入了多尺度特征提取器以及边界引导的上下文聚合模块,以融合提取更加精确的肺部边缘特征;最后,为优化模型损失函数,采纳了Dice损失与交叉熵损失,创建了一个新颖的损失函数。在COVID-19 Radiography Database的COVID类数据集上验证了所提算法的有效性。实验结果证明,MSB-AffTransU2Net在COVID数据集上的前景交并比(pIoU)和平均准确率(mAcc)与TransUNet算法相比,分别提高了3.03%和0.72%,证明了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 COVID-19 肺部图像分割 TransUNet 边缘特征 边界引导的上下文聚合模块 注意力特征融合
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改进YOLOv10n的SAR飞机目标检测 被引量：1
2
作者 曹菡 陈黎伟 +1 位作者 李璐 陶利 《测绘科学》 北大核心 2025年第5期114-123,共10页
针对合成孔径雷达图像飞机目标散射点离散、尺度多样性和强散射背景干扰易导致飞机目标检测困难等问题,提出了一种改进YOLOv10n的SAR飞机目标检测算法。针对SAR图像小尺寸飞机目标易漏检问题,增加小目标检测层并重构特征融合网络,实现... 针对合成孔径雷达图像飞机目标散射点离散、尺度多样性和强散射背景干扰易导致飞机目标检测困难等问题,提出了一种改进YOLOv10n的SAR飞机目标检测算法。针对SAR图像小尺寸飞机目标易漏检问题,增加小目标检测层并重构特征融合网络,实现了小尺寸目标检测性能的提升;在主干网络中引入上下文聚合模块,增强网络对全局和局部上下文信息的捕捉能力,提高模型在复杂干扰背景下目标检测准确性;引入自适应阈值焦点损失函数,通过自适应调整困难样本和易分样本的损失权重,降低困难样本的检测难度。基于SADD数据的实验结果表明,改进后的算法最高精度提高至98.8%,相比基准模型具有更好的检测性能和鲁棒性。与其他目标检测算法相比也具有更好的检测效果。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 目标检测 YOLOv10 上下文聚合模块 自适应阈值焦点损失
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目标检测算法YOLOv5s用于柑桔成熟果实检测的改进 被引量：7
3
作者 蹇川 郑永强 +4 位作者 刘艳梅 马岩岩 易时来 吕强 谢让金 《中国南方果树》 北大核心 2024年第1期224-231,共8页
巡检机器人精准检测成熟柑桔果实,对于保证柑桔果园产量巡检作业效率和质量至关重要。考虑到成熟柑桔果实特有的颜色空间、果实遮挡导致的小目标以及巡检机器人有限的硬件资源,提出一种简单有效的基于YOLOv5s的柑桔成熟果实检测方法—... 巡检机器人精准检测成熟柑桔果实,对于保证柑桔果园产量巡检作业效率和质量至关重要。考虑到成熟柑桔果实特有的颜色空间、果实遮挡导致的小目标以及巡检机器人有限的硬件资源,提出一种简单有效的基于YOLOv5s的柑桔成熟果实检测方法———改进YOLOv5s。改进YOLOv5s,主要设计一个由3层Context Aggregation Block(CABlock)组成的金字塔结构特征提取层并将其插入到YOLOv5s网络的Head部分。改进YOLOv5s模型具有如下优点:(1)集成的底层CABlock通过特征通道注意力机制和空间注意力机制,能更好更快地学习小目标局部成熟果实颜色和纹理特征、重叠果实边缘特征;(2)多层CABlock构建的特征金字塔能够有效地避免小目标随网络深度增加而消失,从而降低小目标果实漏检率。柑桔成熟果实识别验证试验结果表明,改进YOLOv5s的检测准确率和平均精度分别为98.21%和98.07%,较原始YOLOv5s分别提升了0.31和0.17百分点,较FasterR-CNN分别提升了8.41和8.31百分点,识别遮挡果实、重叠果实以及小目标果实的平均精度分别为99.4%、97.2%和98.0%;单张成熟柑桔果实图像的平均检测时间32.5ms,模型占用内存15.8 MB。该改进YOLOv5s模型可实现果园自然环境下柑桔成熟果实快速准确地检测识别与产量预估,可为柑桔果园巡检机器人产量巡检提供技术支持。 展开更多
关键词 柑桔 成熟果实 YOLOv5s context aggregation Block 目标检测 产量预估
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基于局部特征增强的视网膜血管分割
4
作者 王倩 辛月兰 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第4期216-222,共7页
视网膜血管具有细小复杂的特点,在对其进行分割时,经常出现噪点、断裂和欠分割等问题。针对此现象,提出一种基于局部特征增强的轻量化网络LRU-Net,以捕获更多细小血管特征。首先,在通道注意力模块中加入特征提取模块,对输入特征进行二... 视网膜血管具有细小复杂的特点,在对其进行分割时,经常出现噪点、断裂和欠分割等问题。针对此现象,提出一种基于局部特征增强的轻量化网络LRU-Net,以捕获更多细小血管特征。首先,在通道注意力模块中加入特征提取模块,对输入特征进行二次特征提取,以得到更多的细节特征;其次,设计了一个特征融合模块,在解码器中能更有效地融合高级和低级特性,加强最终的特征表示;最后,设计了一个上下文聚合模块,提取最深层特征不同分辨率的多尺度信息,然后进行拼接,使进入上采样的输入特征更加细化。在FIVES和OCTA-500数据集上的实验结果表明,与基础网络U-Net相比,本文所提方法在做到轻量化的同时,视网膜血管分割的准确度也有了一定的提升,在两个数据集上分别达到了98.45%、97.05%。 展开更多
关键词 特征增强 特征融合模块 上下文聚合模块 视网膜血管分割
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融合上下文和注意力的视盘视杯分割 被引量：7
5
作者 刘洪普 赵一浩 +2 位作者 侯向丹 郭鸿湧 丁梦园 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期1041-1057,共17页
目的青光眼会对人的视力造成不可逆的损伤,从眼底图像中精确地分割视盘和视杯是青光眼诊治中的一项重要工作,为有效提升视盘和视杯的分割精度,本文提出了融合上下文和注意力的视盘视杯分割方法(context attention U-Net,CA-Net)。方法... 目的青光眼会对人的视力造成不可逆的损伤,从眼底图像中精确地分割视盘和视杯是青光眼诊治中的一项重要工作,为有效提升视盘和视杯的分割精度,本文提出了融合上下文和注意力的视盘视杯分割方法(context attention U-Net,CA-Net)。方法进行极坐标转换,在极坐标系下进行分割可以平衡数据分布。使用修改的预训练Res Net作为特征提取网络,增强特征提取能力。采用上下文聚合模块(context aggregation module,CAM)多层次聚合图像上下文信息,使用注意力指导模块(attention guidance module,AGM)对融合后的特征图进行特征重标定,增强有用特征;使用深度监督思想同时对浅层网络权重进行训练,同时在视杯分割网络中引入了先验知识,约束对视杯的分割。结果在3个数据集上与其他方法进行对比实验,在Drishti-GS1数据集中,分割视盘的Dice(dice coefficient)和IOU(intersection-over-union)分别为0.9814和0.9635,分割视杯的Dice和IOU分别为0.9266和0.8633;在RIM-ONE(retinal image database for optic nerve evaluation)-v3数据集中,分割视盘的Dice和IOU分别为0.9768和0.9546,分割视杯的Dice和IOU分别为0.8642和0.7609;在Refuge数据集中,分割视盘的Dice和IOU分别为0.9758和0.9527,分割视杯的Dice和IOU分别为0.8871和0.7972,均优于对比算法。同时,消融实验验证了各模块的有效性,跨数据集实验进一步表明了CA-Net的泛化性,可视化图像也表明CA-Net能够分割出更接近标注的分割结果。结论在Drishti-GS1、RIM-ONE-v3和Refuge三个数据集的测试结果表明,CA-Net均能取得最优的视盘和视杯分割结果,跨数据集测试结果也更加表明了CA-Net具有良好的泛化性能。 展开更多
关键词 青光眼 视盘 视杯 上下文聚合模块 注意力指导模块 深度监督 先验知识
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基于多层递进引导的人脸图像修复网络
6
作者 雎雅玲 董秀成 +2 位作者 侯兵 何锦清 雍萧 《激光与光电子学进展》 北大核心 2025年第6期340-350,共11页
针对人脸图像修复后细节纹理存在伪影和面部轮廓不协调等问题,提出一种改进的多层递进引导人脸图像修复网络。首先,网络采用编码-解码结构,分为结构补充分支、纹理生成分支和主分支,不同分支之间逐步引导生成结构和纹理特征。其次,在不... 针对人脸图像修复后细节纹理存在伪影和面部轮廓不协调等问题,提出一种改进的多层递进引导人脸图像修复网络。首先,网络采用编码-解码结构,分为结构补充分支、纹理生成分支和主分支,不同分支之间逐步引导生成结构和纹理特征。其次,在不同分支进行特征传递时引入特征提取模块,增强分支之间的联系。然后,设计特征增强注意力机制来加强通道和空间维度上的语义关系。最后,将不同分支的输出特征传递到上下文聚合模块,得到更接近真实图像的修复图像。实验结果表明,相较于PDGG-Net(Progressive Decoder and Gradient Guidance Network),所提网络在CelebAHQ数据集中的SSIM和PSNR上平均提高0.003和0.13 dB。为防过拟合,在数据量稀疏的侧脸数据集中采用多数据集联合训练和微调,其SSIM和PSNR比直接用侧脸数据集训练平均提高0.003和0.29 dB。 展开更多
关键词 图像修复 特征提取模块 特征增强注意力机制 上下文聚合模块
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