一种基于改进的MobileNetV2网络语义分割算法

基于金字塔卷积神经网络的语义分割算法准确率很高,但是其计算资源消耗巨大、算法执行时间长、无法满足实时性要求.为了解决这个问题,本文做出了以下改进：（1）用MobileNet替换原网络的结构,减少了网络运算时间和内存开销;（2）引入编码器-解码器结构提高输出图像的分辨率,进一步细化分割结果;（3）针对高分辨率图像推断时间过长的问题,本文设计了多级图像输入方法,降低了网络推断高分辨率图像所消耗的时间.本文在VOC 2012数据集和Cityscapes数据集上进行了测试,并与FCN、SegNet、DeepLab、PSPNet以及DFN等语义分割模型对比.实验结果表明,本文设计的语义分割算法在VOC 2012数据集上达到了76.1%的mIoU,在Cityscapes数据集上达到了74.1%的mIoU,略低于传统语义分割算法;处理一张分辨率为1024×512的图片需要18ms,少于传统语义分割算法,满足了实时性要求,达到了准确率与计算资源消耗之间的平衡.     

基于改进U-Net的视网膜血管图像分割

在眼科疾病的诊断中,对视网膜血管进行分割是非常有效的一种方法。在方法使用中,经常会遇到由于视网膜血管背景对比度低及血管末梢细节复杂导致的血管分割难度较大的问题,通过在设计网络的过程中在基础U-net网络中引入残差学习,注意力机制等模块,并将两者巧妙地结合在一起,提出一种新型的基于U-net的RAU-net视网膜血管图像分割算法。首先,在网络的编码器阶段加入残差模块,解决了模型网络加深导致梯度爆炸以及梯度消失的问题。其次,在网络的解码器阶段引入注意力门（attention gate, AU）模块,用来抑制不必要的特征,从而使模型产生更高的精度。通过在DRIVE数据集上进行验证,该算法的准确率、灵敏度、特异性和F₁-score分别达到了0.7832,0.9815,0.9568和0.8192。分割效果相对于普通监督学习算法较为良好。     

基于空洞U-Net网络的乳腺细胞图像分割算法

乳腺细胞的准确分割是乳腺组织切片图像病理分析的关键环节,对乳腺癌的诊治具有重要价值.针对乳腺细胞图像分割中细胞边界不清晰、分割准确率低的问题,提出一种基于空洞U-Net网络的乳腺细胞图像分割算法.在U-Net网络中引入空洞卷积增大卷积层感受野,获得包含更多乳腺细胞边缘信息的特征图,在卷积层和池化层间增加实例归一化层,提...     

基于改进U-net网络的腺体细胞图像分割算法应用研究

针对医学领域中腺体细胞分割问题,提出基于改进U-net网络的腺体细胞图像分割算法,提供一种高可用性图像处理模型。该模型能够增强腺体细胞特征,减少信息丢失,借用OpenCV对腺体细胞轮廓进行颜色处理。采用U-net网络结合空洞残差模块,提高细胞分割精确度。文章方法在ISBI数据集评测,设计多组实验对比,验证可行性,实验结果Dice系数达0.925,表明对腺体细胞图像分割算法存在较高应用价值。     

基于改进U-Net的视网膜血管分割

针对传统算法在眼底视网膜血管分割过程中存在特征提取困难、细节区域分割不精确的问题,本文在U-Net网络的基础上进行改进,提出了一种能更好进行血管分割的算法CSD-UNet。首先,在编码和解码阶段使用了卷积注意力模块,通过引入注意力机制对血管的细微结构进行通道和空间增强;其次,采用了SoftPool的池化方法,保证在下采样阶段保留更多原始信息,增加感受野;最后,选择密集上采样卷积作为本算法的上采样方法,产生像素级预测且捕获更多细节信息。在公开数据集DRIVE、CHASE＿DB1上验证该算法,结果表明,该算法较现有的先进算法在分割效果上有一定的提升。     

基于改进U-Net的活性污泥显微图像分割方法

针对活性污泥相差显微图像存在伪影且现有图像分割方法对丝状菌的分割精度不高等问题,提出一种以U-Net网络为基础,结合残差网络、通道注意力机制、空洞空间金字塔模块的活性污泥显微图像分割模型.使用带有通道注意力机制的ResNet网络作为编码器,通道注意力机制显式地建立了特征通道间的依赖关系,分析了残差网络强化模型的特征提取...     

基于多尺度偶数卷积注意力U-Net的医学图像分割

为了提高U-Net网络性能的同时尽可能减少额外计算量,本文提出了一种新的多尺度偶数卷积注意力UNet(Multiscale Even Convolution Attention U-Net,MECAU-Net)网络。该网络在编码端采用2×2偶数卷积代替3×3卷积进行特征提取,并借鉴多尺度思想,采用4×4偶数卷积将得到的信息直接传递给主干部分,以获取更全面的图像信息并减少额外计算开销,同时还采用对称填充解决偶数卷积提取信息过程中产生的偏移问题。此外,在2×2偶数卷积模块后加入卷积注意力模块,结合空间和通道注意力,在提取更丰富的信息的同时几乎不增加额外开销。最后,在两个医学图像数据集上进行仿真实验,实验结果表明提出的MECAU-Net网络相对于U-Net在稍微增加计算成本的情况下,分割性能得到了较大的提升,并比其他对比网络取得更好的分割性能的同时还降低了参数量。     

基于改进R2U-Net型网络的视网膜血管图像分割

眼底视网膜血管的分割能够更有效地帮助医生诊断病情,但人工诊断费时耗力,传统的眼底图像血管分割技术的准确率和精度又不能达到理想状态,因此提出了基于R2U-Net的多尺度特征融合注意力网络——R2MAFF-Net.为了解决U-Net深度不够、上下层之间特征连接不密切及信息获取不完全等问题,将循环残差空洞卷积结构作为模型的编...     

一种改进级联U-Net网络的结肠息肉分割算法

结肠镜图像中息肉的精确分割是诊断结肠癌的关键环节,针对目前结肠息肉分割算法存在孔洞、分割粗糙以及分割不完全的问题,提出了一种改进级联U-Net结构的结肠息肉分割算法。运用特征融合思想,设计了多尺度语义嵌入模块和残差模块,充分利用深、浅层特征的语义信息。引入注意力机制,在模型的级联处构建了改进空洞卷积模块,扩大卷积感受野并增强特征捕获能力。改进了卷积层模块和分割损失函数,提升模型的泛化性和鲁棒性。在Kvasir-SEG数据集上进行实验分析,相似系数、平均交并比、召回率和准确率分别达到了90.39%、88.34%、83.62%和95.12%。实验结果表明,该文所提算法改善了分割图像内部孔洞、边缘粗糙及分割不完全的问题,优于其他息肉分割算法。     

基于编解码和局部增强的光电图像分割算法

针对光电图像语义分割问题,提出了一种基于编解码(Encoder-Decoder)结构和图像局部增强的分割算法。首先,采用基于互质因子的空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)模块减小多尺度空洞卷积(Atrous Convolution)引入的网格效应,提升卷积核的像素近邻信息表征能力;其次,对分割难度较大的图像局部区域,采用融合平均交并比(Mean Intersection Over Union,MIOU)和交叉信息熵的损失函数,结合权值衰减策略,提高这些局部区域的像素权重。实验结果表明,提出的改进算法能有效提升图像语义分割精度。     

基于深度网络的图像语义分割综述

图像语义分割不仅预测一幅图像中的不同类别,同时还定位不同语义类别的位置,具有重要的研究意义和应用价值.本文阐述了图像语义分割最新的研究成果和方法,从三个角度综述了基于深度卷积神经网络的图像语义分割模型,分别是基于候选区域模型、基于全卷积网络模型和基于弱监督学习的语义分割模型,对这三类模型的方法和结构进行了详细的研究和分析.并在PASCAL VOC 2012数据集上对一些代表性的语义分割算法的性能进行了比较分析.     

基于图网络优化及标签传播的小样本图像分类算法

近年来,虽然深度学习技术在图像分类任务中取得了有竞争力的表现,但实际应用中,往往存在缺乏大量训练样本的情况,易于产生过拟合现象.小样本学习技术为此提供了解决方案.由于图神经网络在表示类内和类间样本关系上的优势,已被用于小样本图像分类任务.现有算法是通过几个卷积块获取图像特征作为节点特征输入图网络,为了更好的表示图节点之...     

基于逆注意力机制和像素相似度学习的图像分割

针对图像语义分割中目标边界容易混淆、定位不准以及边界不平滑问题,在Deeplab v2 Resnet-101网络的基础上引入提出的逆注意层与像素相似度学习层,构造了一种新的语义分割的网络结构,并设计了注意力层和像素相似度学习层的损失函数。首先,使用Deeplab v2 Resnet-101网络提取图像语义特征;然后,利用提出的逆注意力层修正预测网络的分割结果,同时,利用提出的像素相似度学习层解决边界不够平滑的问题;最后融合两者分割的结果,得到语义分割的结果。在PASCAL-Context上取得了像素准确度76.2%、像素平均准确度59.7%、平均IoU(Intersection over Union)准确度指标49.9%的结果,在PASCAL Person-Part、NYUDv2、MIT ADE20K数据集上分别取得了平均IoU准确度指标69.6%、42.1%、44.38%的结果,与已有的主流方法相比,所提算法能够提升语义分割的精确度,验证了算法的有效性。     

一种基于深度可分离卷积的轻量级人体关键点检测算法

针对网络模型执行过程耗时过长的问题,受到像素切割网络架构中的编解码结构启发,设计了一种高效的轻量级主干网络,使用深度可分离卷积作为基本的卷积模块,利用了多维自学习模块(Multidimensional Self-Learning Module, MSLM)对特征矩阵进行自适应的学习来增强有用信息权重,同时使用编解码结构对其主干结构进行效率上的优化,设计出了深度可分离网络(Codec Depth Separable Network, CSDNet),相比于MobileNet性能提升了72%,精度提升了5.2%。     

基于改进编解码网络的极化SAR地物分类

基于实数域的卷积神经网络(CNN)模型无法充分利用极化合成孔径雷达(PolSAR)图像丰富的相位信息,并且逐像素切片预测存在大量冗余计算,导致分类效率低下.针对以上问题,本文提出一种改进编解码网络模型.首先构建复数域CNN模型,并进行低采样率下的模型训练;然后构建复数域双通道编解码网络模型,引入改进空洞空间金字塔池化(...     

基于深度学习的语义分割网络

提出了一种基于深度学习的语义分割网络。该网络通过多孔卷积设计了一个能提取图像多尺度信息的空间金字塔模块,并通过大量实验探索了空间金字塔模块中多孔采样率和多尺度分支对于网络场景解析能力的影响。讨论了网络训练中不同超参数对于网络性能的影响。在SUN RGB-D数据集上的测试结果显示,与其它state-of-the-art的语义分割网络相比,本文设计的网络性能突出。最后,还对基于红外图像的语义分割进行了初步探索。     

基于改进U-Net网络的甲状腺结节超声图像分割方法

针对甲状腺结节尺寸多变、超声图像中甲状腺结节边缘模糊导致难以分割的问题,该文提出一种基于改进U-net网络的甲状腺结节超声图像分割方法。该方法首先将图片经过有残差结构和多尺度卷积结构的编码器路径进行降尺度特征提取;然后,利用带有注意力模块的跳跃长连接部分对特征张量进行边缘轮廓保持操作;最后,使用带有残差结构和多尺度卷积结构的解码器路径得到分割结果。实验结果表明,该文所提方法的平均分割Dice值达到0.7822,较传统U-Net方法具有更优的分割性能。     

基于改进DeepLabv3+网络的沥青道路裂缝检测方法

针对传统的语义分割技术对于沥青道路裂缝的检测存在检测精度低、误差大的问题,提出了一个基于改进DeepLabv3+网络的语义分割方法。该方法在编码器阶段,采用轻量级MobileNetv2取代DeepLabv3+的主干网络Xception,从而减少参数量;在解码器阶段,引入双注意力机制以进一步提高网络的分割精度;使用Dice Loss函数与原始交叉熵损失函数混合,以缓解样本中前景和背景不平衡问题。最后以道路实时检测的数据为对象进行了大量的实验,结果表明,该方法与原始DeepLabv3+相比,平均交并比(mIoU)、平均像素精度(mPA)分别提升了8.98%和17.39%。与其他主流语义分割模型相比,改进后的DeepLabv3+在沥青道路裂缝的检测上也取得了较好的效果。