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现有算法所提取的语义信息还不够丰富,影响了显著性目标检测的性能.因此,提出了一种多尺度特征金字塔网格模型来增强高层特征包含的语义信息.首先,采用特征金字塔网格结构对高层特征进行增强;其次,采用金字塔池模块对最高层特征进行多尺度操作;最后,引入非对称卷积模块,进一步提高算法性能.所提模型与其他14种显著性目标检测算法在4... 相似文献
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目的 由于乳腺肿瘤病灶的隐蔽性强且极易转移,目前采用医学辅助诊断（computer-aided diagnosis,CAD）来尽早地发现肿瘤并诊断。然而,医学图像数据量少且标注昂贵,导致全监督场景下的基于深度学习的X-ray乳腺肿瘤检测方法的性能非常有限,且模型泛化能力弱;此外,噪声产生的域偏移（domain shift）也降低了不同环境下肿瘤检测的性能。针对上述挑战,提出一种单域泛化X-ray乳腺肿瘤检测方法。方法 提出了一种单域泛化模型（single-domain generalization model, SDGM）进行X-ray乳腺肿瘤检测,采用ResNet-50(residual network-50)作为主干特征提取网络,设计了域特征增强模块（domain feature enhancement module, DFEM）来有效融合上采样与下采样中的全局信息以抑制噪声,然后在检测头处设计了实例泛化模块（instance generalization module,IGM）,对每个实例的类别语义信息进行正则化与白化处理来提升模型的泛化性能,通过学习少量的有标注医学图像对不可预... 相似文献
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