U-Net在依次加入注意力机制和BN层后都能使分割结果得到有效提升;由表2第三行和第四行对比可知,虽然改用了自注意力机制的U-Net模型仍能让mIoU指标再次提升,但在该数据集上的提升并不明显,适用效果并不理想;由表2第四行和第五行对比可...
内容提示: 差 基于注意力机制的多尺度残差 U-Net 眼底血管分割 概述 眼底血管分割是一种重要的医学图像处理技术,对早期疾病诊断和治疗具有重要作用。传统的血管分割方法通常使用手工特征提取和分类器,但其性能往往受到图像噪声、弱血管和直接提取的特征的限制。近年来,深度学习技术通过其强大的特征表示能力已经成为眼底...
基于注意力机制的U-Net脑脊液细胞分割
为解决风力发电机叶片表面缺陷检测存在分类困难和微小缺陷分割模糊的难题,构建一种基于扩张卷积和卷积注意力模块的改进U-Net语义分割网络.该网络基于网络模型的编码-解码结构,使用可迁移的VGG16的特征提取层代替U-Net网络的编码部分,在编码-解码之间的跳跃模块加入卷积注意力模块.通过对微小缺陷信息选取加强全局权重,使用...
i 学校代码:10004密级:公开 北京交通大学 硕士专业学位论文 基于注意力机制和U-Net的图像显著性检测算法研究与实现 ResearchandImplementationofImageSaliencyDetectionby CombiningAttentionMechanismandU-Net 作者姓名:***号:18125232 导师姓名:***称:教授 专业学位类别:计算机技术学位级别:硕士 北京交通大学 2020年6月 i...
摘要:为解决脑脊液病理图像中部分细胞膜较为模糊, 与图像背景难以区分的问题, 采用了基于注意力机制的U-Net深度学习方法对脑脊液病理图像做全自动分割.在深度学习网络中加入注意力机制对细胞进行定位, 抑制无关信息, 提高语义的特征表达, 提高对细胞整体分割的精确性.通过镜像、旋转等操作对数据集进行扩充预处理.采用...
1.基于多层次自注意力机制的U-Net图像分割算法2.基于双重注意力机制和迭代聚合U-Net的脑肿瘤MR图像分割方法3.基于三重注意力机制的U-Net新冠肺炎肺部图像分割4.基于注意力机制的多尺度残差U-Net眼底血管分割 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...
一种基于通道注意力机制U-Net网络的滑坡提取方法.pdf,本发明公开了一种基于通道注意力机制U‑Net网络的滑坡提取方法,涉及深度学习方法应用于计算机视觉技术领域,该方法包括:结合U‑Net网络和通道注意力机制SENet网络构建通道注意力机制U‑Net网络模型,将构建的多
1、为了解决上述技术问题,本发明的目的是提供基于注意力机制和u-net网络的人像分割方法及系统,提出一种人像分割u-net模型,使模型更关注目标人像相关的特征,提高模型的灵敏度、像素分类的准确性及模型的泛化能力。 2、本发明所采用的第一技术方案是:基于注意力机制和u-net网络的人像分割方法,包括以下步骤: ...
为了实现对多次波的压制,本文提出了一种基于自注意力机制的U-net深层卷积神经网络的多次波去除方法,在编解码结构的U-net网络基础上引入了注意力机制,提高了网络对有效特征的关注度.通过Sigsbee2B理论模型及所设计的正演模型的实验验证,证明了本文方法对于表面多次波和层间多次波的压制均有效,以及可以实现在炮集及剖面...