基于多尺度U型网络的图像分割方法

眼底血管图像分割对糖尿病、 心脏病和高血压等疾病诊断具有重要价值.眼底图像特征复杂度较高,当前分割算法存在分割不精细、细小血管特征提取难、细节丢失多等问题.为了解决这些问题,设计了多尺度特征U型网络框架,该网络在U-Net的基础上,在跳跃连接结构上引入金字塔池化整合多个尺度的特征,在编解码结构中用Leaky ReLU函...     

基于混合卷积与三重注意力的高光谱图像分类网络

针对高光谱图像光谱维度高、现有网络无法提供深度级的多层次特征,从而影响分类精度和速度的问题。首先采用核主成分分析对高光谱图像进行降维,使降维后的数据具有最佳区分度,提出了一种基于混合卷积与三重注意力的卷积神经网络(hybrid convolutional neural network with triplet attention, HCTA-Net)模型,该模型设计了一种基于三维、二维和一维卷积的混合卷积神经网络,通过不同维度卷积神经网络的融合,提取高光谱图像精细的光谱–空间联合特征。在二维卷积中加入深度可分离卷积,减少了模型参数,同时引入三重注意力机制,使用三分支结构实现跨维度信息交互,抑制无用的特征信息。在Indian Pines、Salinas和Pavia University数据集上的实验结果表明,本文提出的模型优于其他对比方法,总体分类精度分别达到了99.16%、99.87%和99.76%。