其中,特征提取阶段通过提出一种动态蛇形卷积来准确捕捉管状结构的特征;特征融合阶段采用多视角特征融合策略,保留来自不同全局形态的重要信息;损失约束阶段则通过基于持久同调的连续性约束损失函数来更好地约束分割的拓扑连续性。实验结果表明,该模型在管状结构分割任务上具有更好的准确性和连续性。 我将其引入到YoloV8中,效果如何呢?我们一起见证吧!
分别设计了动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution),多视角特征融合策略与连续性拓扑约束损失。 我们希望卷积核一方面能够自由地贴合结构学习特征,另一方面能够在约束条件下不偏离目标结构太远。在观察管状结构的细长连续的特征后,脑海里想到了一个动物——蛇。我们希望卷积核能够像蛇一样动态地扭动,来贴合目标的结构。
所以论文为了更好的检测到这些管状结构,提出了一种 动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution )。DSConv 通过模拟蛇形运动,动态调整卷积核的位置和形状,使其更好地适应管状结构的细长和弯曲特征。此外,DSConv 通过迭代策略控制卷积核的移动,确保感知区域连续且不会因为变形偏移过大而发散。 对于输入 X,DSConv的实现过程包...
总结：动态蛇形卷积为YOLOv5模型在处理管状结构分割任务时提供了一种有效的改进方法。通过引入动态形状的卷积核、多视角特征融合和拓扑连续性约束等策略，显著提升了模型在相关任务中的性能。
简介:YOLOv8改进 | 卷积篇 |手把手教你添加动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution) 一、本文介绍 动态蛇形卷积的灵感来源于对管状结构的特殊性的观察和理解,在分割拓扑管状结构、血管和道路等类型的管状结构时,任务的复杂性增加,因为这些结构的局部结构可能非常细长和迂回,而整体形态也可能多变。
分别设计了动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution),多视角特征融合策略与连续性拓扑约束损失。我们同时给出了基于 2D 和 3D 的方法设计,通过实验证明了本文所提出的DSCNet在管状结构分割任务上提供了更好的精度和连续性。 思考 在开始介绍工作之前,我想和读者讨论下在大模型时代下,专用分割方法的价值。
普通的变形卷积虽然能适应目标的几何变形,但在处理细管状结构时,由于模型完全自由地学习几何变化,感知区域容易偏离目标,导致难以高效聚焦于细管状结构。==本文所引进的动态蛇形卷积,通过自适应地聚焦于管状结构的细弯局部特征,增强了对几何结构的感知,使改进后的模型能够更好地感知关键特征。==...
动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution)是一种卷积神经网络中的改进卷积方法,它主要用于增强模型对细长微弱的局部结构特征以及复杂多变的全局形态特征的识别能力。 动态蛇形卷积的原理可能涉及以下几个方面: 1.适应性:这种卷积方法能够根据输入数据的特征动态调整其参数或结构,从而更好地适应不同的数据集和任务。 2....
💡💡💡本文独家改进:动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution),增强细长微弱的局部结构特征与复杂多变的全局形态特征 Dynamic Snake Convolution | 亲测在红外弱小目标检测涨点,map@0.5 从0.755提升至0.77 1. 红外弱小目标数据集 Single-frame InfraRed Small Target ...
YoloV8改进策略:动态蛇形卷积,解决管状结构问题 摘要 DSCNet是ICCV 2023的一篇论文,有效解决了管状结构的精确分割问题。模型通过三个阶段来增强感知,包括特征提取、特征融合和损失约束。其中,特征提取阶段通过提出一种动态蛇形卷积来准确捕捉管状结构的特征;特征融合阶段采用多视角特征融合策略,保留来自不同全局形态的重要...