结合自注意力和特征自适应融合的语义分割算法

针对场景图像语义分割任务中存在多尺度目标以及特征提取网络缺乏对全局上下文信息的获取等问题,设计了一种嵌入改进自注意力机制以及自适应融合多尺度特征的双路径分割算法。在空间路径利用双分支的简易下采样模块进行4倍下采样提取高分辨率的边缘细节信息,使网络对目标边界分割更精确。在语义路径嵌入上下文捕获模块和自适应特征融合模块,为解码阶段提供具有丰富多尺度的高语义上下文信息,并采用类别平衡策略进一步提升分割效果。经过实验验证,该模型在Camvid和Aeroscapes数据集上的MIOU(mean intersection over union)指标分别为59.4％和60.1％,具有较好的分割效果。     

基于注意力与金字塔融合的医学图像分割仿真

针对现有的U-Net编解码结构网络的边缘模糊以及上下文信息提取能力弱等问题,提出了在编解码结构网络基础上融合反向注意力和金字塔模块的图像分割网络。网络以Res2Net50作为特征编码器提取特征,在编码器与解码器中引入尺度感知金字塔融合模块,加强网络对上下文信息的提取能力,然后在跳跃连接处加入反向注意力模块,用以提取边缘结构信息,最后使用特征拼接融合特征信息,提升网络模型分割性能。实验结果证明,改进的网络在Liver CT、Finding lungs in CT以及CHAOS数据集上的分割精度均有一定的提升,可以有效改善分割图像边缘模糊等问题。     

一种辅助新型冠状病毒肺炎检测的肺实质分割算法

新型冠状病毒肺炎给人类健康及社会经济造成了巨大的负面影响,而X光胸片中的肺实质提取成为新型冠状病毒肺炎诊断过程中的关键环节。在U-Net的基础上,提出一种结合编解码模式的肺实质分割算法。应用特征融合思想,构建A形特征融合模块,充分学习深层特征的语义信息。引入注意力机制,在深层卷积神经网络中加入密集空洞卷积模块和残差多核池化模块,扩大卷积感受野并提取上下文特征信息。通过改进可变形卷积和分割损失函数,提升网络模型的泛化能力和鲁棒性。实验结果表明,该算法的分割准确度、Dice系数、敏感度、Jaccard指数分别为98.16%、98.32%、98.13%、98.54%,能够实现X光胸片中肺实质部位的有效分割。     

基于Deepcrack网络的混凝土裂缝检测方法

混凝土结构裂缝对建筑安全构成了极大的潜在威胁,裂缝检测对建筑结构的维护具有重要意义,当前基于深度学习的裂缝检测针对提取裂缝细节的能力仍有待提高。因此,该文对Deepcrack网络进行优化,提出了基于金字塔分割注意力和全局上下文的混凝土裂缝检测算法PG-Deepcrack。首先,在编码器中提出双卷积-注意力并行模块,增加金字塔分割注意力分支为卷积层提供更丰富的多尺度裂缝信息;其次,为了捕获长距离依赖关系,并行模块操作后引入全局上下文模块,进一步提升网络对裂缝细节的表达能力;最后,在特征融合阶段利用全维动态卷积和GELU激活函数,对编解码器特征层联级融合,使网络更全面地保留不同尺寸的裂缝信息并提高模型的泛化性能。为验证网络模型的有效性,在Deepcrack数据集上与7个网络模型进行对比试验,所提出的网络表现了最佳性能,IoU达到了72.78%。     

结合上下文编码与特征融合的SAR图像分割

目的 图像分割的中心任务是寻找更强大的特征表示,而合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中斑点噪声阻碍特征提取。为加强对SAR图像特征的提取以及对特征充分利用,提出一种改进的全卷积分割网络。方法 该网络遵循编码器—解码器结构,主要包括上下文编码模块和特征融合模块两部分。上下文编码模块(contextual encoder module, CEM)通过捕获局部上下文和通道上下文信息增强对图像的特征提取;特征融合模块(feature fusion module, FFM)提取高层特征中的全局上下文信息,将其嵌入低层特征,然后将增强的低层特征并入解码网络,提升特征图分辨率恢复的准确性。结果 在两幅真实SAR图像上,采用5种基于全卷积神经网络的分割算法作为对比,并对CEM与CEM-FFM分别进行实验。结果显示,该网络分割结果的总体精度(overall accuracy, OA)、平均精度(average accuracy, AA)与Kappa系数比5种先进算法均有显著提升。其中,网络在OA上表现最好,CEM在两幅SAR图像上OA分别为91.082%和90...     

基于因果约束的Transformer医学图像分割方法

【目的】数据分布对深度学习模型的性能影响较大。模型学习了与分割目标无关的特征后,这些无关特征通常不适用于新的数据集,从而导致模型泛化能力不足。【方法】为缓解这一问题,本文提出基于因果约束的Transformer医学图像分割方法。以MCRformer为网络主体,利用形态约束流模块提取形态约束先验信息,网状Transformer进一步提取局部信息和网络各层次信息,并加入因果约束模块降低目标区域相关特征和无关特征之间的相关性,通过形态先验和因果先验信息为模型选出具有代表性的特征,最终提高分割性能。【结果】在公开数据集Synapse上,Dice相关系数和Hausdorff距离的均值分别达到了80.01%和19.39 mm,在公开数据集ACDC上,Dice相关系数均值达到了90.95%,优于其他对比方法。【结论】实验证明,本文提出的方法可以有效提升CT和MRI中多器官的分割性能,并验证因果约束模块在不同模型上的有效性。     

基于密集连接与特征增强的语义分割算法

在语义分割算法DeepLabv3+中,由于对主干网络提取的特征信息利用不充分,导致了分割边缘不连续、目标丢失以及分割错误等问题。为此,提出一种基于密集连接和特征增强的语义分割算法。采用共享空洞空间金字塔池化(S-ASPP)模块建立多个空洞卷积之间的联系,增强局部信息之间的语义关联,捕获密集的采样点像素,同时提高对高层特征信息的利用。引入特征金字塔增强模块(FPEM)和特征融合模块(FFM),对主干网络输出的多层特征信息进行处理,增强特征的表达能力,并采用FFM对FPEM输出的不同尺度特征信息进行融合,提高各层特征之间的互补能力,以获得更全面的特征图信息。在此基础上,将S-ASPP和FFM的输出进行拼接和卷积操作,得到最终的分割结果。在PASCAL VOC 2012和Cityscapes数据集上的实验结果表明,该算法的平均交并比分别达到81.13%和73.39%,相较于基准算法DeepLabv3+分别提升了2.3和2.1个百分点,充分利用了骨干网络中的每层特征信息,提升了算法的分割精度,取得了较好的分割效果。     

改进ASPP及多层次特征语义融合分割方法

为解决图像语义分割中多尺度目标分割困难、类别边界预测不准确等问题，提出一种基于改进空洞空间金字塔池化的多层次特征语义融合分割方法。将深层次网络特征按通道分组，利用分组空洞空间金字塔池化模块捕获每个分组多尺度特征上下文信息；引入条状池化模块对上下文信息补充和完善，增强全局语义信息表达；根据语义引导融合模块建立不同层次特征像素间对应关系，将深层次语义信息以自底向上方式逐步融入到低层次高分辨率图像中。实验结果表明，该方法在PASCAL VOC 2012和Cityscapes公开数据集上分别获得73.1%、71.8%的平均交并比，且在相同精度下，该方法减少了39%的参数量。     

Transformer与卷积神经网络相结合的皮肤镜图像自动分割算法EI北大核心CSCD

皮肤镜图像的病灶区域与背景像素相似度高,且病灶存在形状多样,边缘模糊,人工或毛发遮挡等情况,为了获得更高精度的皮肤病变分割,提出了一种皮肤镜图像自动分割算法.首先,使用ResNet 34提取多种分辨率特征,在上下文部分使用Transformer模块对输入的特征进行全局建模;其次,通过混合池化模块聚合上下文特征的多尺度信息,在对应连接编解码器的跳跃连接间设计一个高效卷积模块以提高跳跃路径的边缘细化和抗干扰能力;最后,利用解码器恢复图像分辨率,并逐层融合其他浅层分辨率特征,利用Focal Loss函数改善难分割目标的精度.文中算法在ISIC2017,ISIC2018数据集上获得的Dice系数、准确率、Jaccard指数、灵敏度得分分别为88.83%,94.77%,81.43%,88.49%和89.46%,94.50%,82.56%,94.62%,与其他算法相比具有一定的优势,证明了该算法的有效性.     

融合残差和对抗网络的跨模态PET图像合成方法

针对现有跨模态图像合成方法不能很好地捕获人体组织的空间信息与结构信息,合成的图像具有边缘模糊、信噪比低等问题,提出一种融合残差模块和生成对抗网络的跨模态PET图像合成方法。该算法在生成器网络中引入改进的残差初始模块和注意力机制,减少参数量的同时增强了生成器的特征学习能力。判别器采用多尺度判别器,以提升判别性能。损失函数中引入多层级结构相似损失,以更好地保留图像的对比度信息。该算法在ADNI数据集上与主流算法进行对比,实验结果表明,合成PET图像的MAE指标有所下降,SSIM与PSNR指标有所提升。实验结果显示,提出的模型能很好地保留图像的结构信息,在视觉和客观指标上都能提高合成图像的质量。     

融合残差上下文编码和路径增强的视杯视盘分割

目的 从眼底图像中分割视盘和视杯对于眼部疾病智能诊断来说是一项重要工作,U-Net及变体模型已经广泛应用在视杯盘分割任务中。由于连续的卷积与池化操作容易引起空间信息损失,导致视盘和视杯分割精度差且效率低。提出了融合残差上下文编码和路径增强的深度学习网络RCPA-Net,提升了分割结果的准确性与连续性。方法 采用限制对比度自适应直方图均衡方法处理输入图像,增强对比度并丰富图像信息。特征编码模块以ResNet34(residual neural network)为骨干网络,通过引入残差递归与注意力机制使模型更关注感兴趣区域,采用残差空洞卷积模块捕获更深层次的语义特征信息,使用路径增强模块在浅层特征中获得精确的定位信息来增强整个特征层次。本文还提出了一种新的多标签损失函数用于提高视盘视杯与背景区域的像素比例并生成最终的分割图。结果 在4个数据集上与多种分割方法进行比较,在ORIGA(online retinal fundus image database for glaucoma analysis)数据集中,本文方法对视盘分割的JC(Jaccard)指数为0.939 1,F-measure为...     

一种浅层非对称结构的视网膜血管分割网络

针对传统视网膜血管分割网络随着网络深度加深导致微小特征信息丢失,网络分割灵敏度低的问题,提出了一种有别于传统对称编码-解码模块的非对称视网膜血管分割结构。网络权重参数量为7.2MB,以残差注意力模块和多尺度空洞卷积模块作为基础特征提取模块,特征图的最大通道层数只有64层,特征图尺寸减半和反卷积操作都只有两次,能够减少特征图尺寸变化带来的信息丢失现象。本文所提方法在DRIVE和CHASE-DB1数据集上进行测试的准确性分别为96.85%和97.39%,灵敏度分别为84.03%和86.50%,特异性分别为98.08%和98.12%,AUC分别为98.63%和98.99%。     

融合注意力和多尺度特征的街景图像语义分割

为了解决在街道场景图像语义分割任务中传统U-Net网络在多尺度类别下目标分割的准确率较低和图像上下文特征的关联性较差等问题,提出一种改进U-Net的语义分割网络AS-UNet,实现对街道场景图像的精确分割.首先,在U-Net网络中融入空间通道挤压激励(spatial and channel squeeze&excitation block, scSE)注意力机制模块,在通道和空间两个维度来引导卷积神经网络关注与分割任务相关的语义类别,以提取更多有效的语义信息;其次,为了获取图像的全局上下文信息,聚合多尺度特征图来进行特征增强,将空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling, ASPP)多尺度特征融合模块嵌入到U-Net网络中;最后,通过组合使用交叉熵损失函数和Dice损失函数来解决街道场景目标类别不平衡的问题,进一步提升分割的准确性.实验结果表明,在街道场景Cityscapes数据集和Cam Vid数据集上AS-UNet网络模型的平均交并比(mean intersection over union, MIo U)相较于传统U-Net网络分别提...     

改进U-Net的多级边缘增强医学图像分割网络

医学图像分割精度对医师临床诊疗起到关键作用,但由于医学图像的复杂性以及目标区域的多样性,造成现有医学图像分割方法存在边缘区域分割不完整和上下文特征信息利用不充分的问题。为此,提出一种改进U-Net的多级边缘增强(MEE)医学图像分割网络(MDU-Net)模型。首先,在编码器结构中加入提取双层低级特征信息的MEE模块,通过不同扩张率的扩张卷积块获取特征层中丰富的边缘信息。其次,在跳跃连接中嵌入融合相邻层特征信息的细节特征关联(DFA)模块,以获取深层次和多尺度的上下文特征信息。最后,在解码器结构对应特征层中聚合不同模块所提取的特征信息,通过上采样操作得到最终的分割结果。在2个公开数据集上的实验结果表明,与用于医学图像分割的Transformers强编码器(TransUNet)等模型相比,MDU-Net模型能够高效使用医学图像中不同特征层的特征信息,并在边缘区域取得了更好的分割效果。     

基于双分支融合注意力机制的图像分割算法

针对DeepLabV3+在特征提取阶段忽略了不同尺度特征重要程度出现的部分细节信息损失导致图像分割不细致,提出一种融合双分支特征提取和注意力机制的改进算法. ResNet101骨干网络初步提取出的特征图作为注意力机制的输入特征,解决了网络退化及梯度消失的问题,也能够捕获到被DeepLabV3+忽略的图像细节信息;设计双分支特征提取机制扩大特征提取能力,细化图像边缘信息以优化网络对不同尺度特征关注不均的问题;同时,联合采用交叉熵损失和类别不平衡函数两种损失函数作为损失函数,通过聚焦于前景样本降低背景的影响,提高算法分割精度.实验结果表明,改进算法在PASCAL VOC 2012和CityScapes数据集上的平均交并比(MIoU)值分别达到了79.92%和68.59%,与经典算法和基于DeepLabV3+改进的算法相比,特征提取的准确性有所提高,分割效果更优.     

基于改进的V-Net模型肺结节分割算法的研究

由于CT图像是三维图像,在原始的V-Net模型分割中,易出现结节漏检和边界分割不清晰,以及损失函数Dice训练时不稳定等问题。根据这些问题,提出3D多尺度SE V-Net,简称MSEV-Net网络,同时通过联合损失函数来提高训练的稳定性。该网络模型在V-Net网络的基础上,使用多尺度卷积模块来替换原有的5×5×5卷积,同时在残差连接后加入SE通道注意力模块,通过不同尺度的特征融合和学习不同通道之间的关系,解决肺结节小不易分割的问题。同时在V-Net网络残差连接基础上加一条短跳跃连接,使得整个网络更好利用全局特征。联合损失函数选择Dice和交叉熵损失函数进行融合,可以很好地解决训练不稳定问题。提出的MSEV-Net网络模型和联合损失函数在平均分割准确率PA达到0.998,DSC达到0.837。实验结果表明,该方法在提高肺结节分割精度方面具有一定的效果。     

基于多尺度特征融合的遥感图像建筑物提取算法研究

由于高分辨率遥感图像中的建筑物尺寸多样,且背景复杂,因此在对遥感图像中的建筑物进行提取时,往往存在细节丢失、边缘模糊等问题,从而影响模型的分割精度。为了解决这些问题,提出了具有空间和语义信息的双分支架构网络B2Net。首先,在语义信息分支上建立交叉特征融合模块,充分捕获上下文信息,以聚合更多的多尺度语义特征;其次,在空间信息分支上将空洞卷积和深度可分离卷积进行组合,提取图像的多尺度空间特征,并通过优化膨胀率扩大网络的感受野;最后,构建内容感知注意力模块,对图像中的高频和低频内容进行自适应选择,以达到细化建筑物分割边缘的效果。在两个建筑物数据集上对B2Net进行训练与测试。在WHU数据集上,与基线模型相比,B2Net在精度、召回率、F1分数以及交并比上皆达到了最佳效果,分别为98.60%,99.40%,99.30%,88.50%;在Massachusetts建筑物数据集上,4个指标比BiSeNet分别提高了0.9%,1.9%,1.7%,2.2%。实验结果证明,B2Net可以更好地捕获空间细节信息和高级语义信息,提高了复杂背景下的建筑物进行分割精度,满足了对建筑物快速提取的需求。     

多尺度特征融合注意力网络的水下图像增强

水下图像在海洋资源探索中具有重要作用.针对现有的水下增强方法存在去雾不彻底和细节丢失等问题,提出一种基于多尺度特征融合注意力网络的水下图像增强方法.首先,采用多特征提取模块获取图像特征,学习不同空间的特征信息,并通过特征融合模块加强不同空间信息的有效联系,实现特征的复用和深层次的学习;然后,构建特征调制模块,将低质量信息特征转换为高质量信息特征,包括通道和像素注意残差块,将其堆叠成链式结构,通过动态调制多级特征增强图像细节,并抑制冗余信息;最后,构建包含均方差损失函数、L1损失函数和感知损失函数的多项式损失函数,引入异步训练模式提高网络性能.实验结果表明,基于EUVP数据集、合成的SUDS数据集和UFO-120数据集,该方法在主观视觉质量和客观评价指标(UCIQE,NIQE,SURF以及信息熵)上均优于其他经典及新颖方法,增强后水下图像去雾效果良好,并且在恢复图像细节方面也具有明显优势,显著地提高了水下图像的视觉质量.     

改进的U-Net网络在遥感影像道路提取中的应用北大核心CSCD

针对高分辨率遥感影像中道路目标结构复杂且背景地物多样的问题,设计了一种适用于高分辨率遥感影像道路提取的SM-Unet网络。为捕获孤立道路区域的长距离关系的同时也能关注局部信息,网络编码器下采样前加入条纹池化模块;为增强网络对复杂场景中道路区域上下文信息的获取能力,使道路特征表示更有辨别力,编码器最后卷积层后加入混合池化模块。为验证SM-Unet模型提取道路的能力,选择我国高分二号遥感影像为数据集开展道路提取实验。结果表明,SM-Unet网络训练的道路提取模型在精确率、召回率、F 1分值、平均交并比等评价指标上,均优于U-Net、FCN、DeepLabV3+等网络模型。同时,在道路提取的完整性方面,提取效果最优。     

融合多标签损失与双注意力的U型视网膜血管分割

眼底视网膜血管的检测与分析对许多眼科疾病的诊断具有重要意义.为了更精确、健全地提取视网膜血管的特征信息,提出一种融合多标签损失与双注意力的U型网络模型.首先在编码部分通过空间金字塔池化提供多尺度输入,在U型网络内部融入双注意残差块提升网络对特征信息的提取能力;其次,在网络底部嵌入特征相似模块以捕获特征之间的远程依赖关系,为了有效地抑制眼底图像中的噪声影响和捕获血管多尺度信息,在跳连部分分别引入双路径注意门机制与稠密的空洞空间金字塔池化模块;最后,在解码部分设置侧输出层生成与层级对应的局部预测图像,并配合多标签Dice损失函数进行训练.在DRIVE,STARE和CHASE＿DB1数据集上进行实验,灵敏度分别为80.54%, 83.97%和82.40%,受试者曲线下的面积(AUC)分别为98.07%, 98.50%和98.36%.