摘要 目的:胸部X线图像中肺野的自动分割是相关疾病筛查和诊断的关键步骤,为了适应计算机辅助诊断系统的要求,提出一种基于空洞空间金字塔池化的U-Net网络对胸部X线图像中肺野进行自动分割。方法:在编码和解码之间引入带有空洞卷积的...展开更多 Objective The auto-segmentation of lung fields in chest X-ray images is...
目的 地物分类是对地观测研究领域的重要任务.高光谱图像具有丰富的地物光谱信息,可用于提升遥感图像地物分类的准确度.如何对高光谱图像进行有效的特征提取与表示是高光谱图像分类应用的关键问题.为此,本文提出了一种结合倒置特征金字塔和U-Net的高光谱图像分类方法.方法 对高光谱数据进行主成分分析(principal component ana...
该文提出一种金字塔卷积(Pyramidal Convolution, PyConv),它可以在多个滤波器尺度对输入进行处理。PyConv包含一个核金字塔,每一层包含不同类型的滤波器(滤波器的大小与深度可变,因此可以提取不同尺度的细节信息)。除了上述提到的可以提取多尺度信息外,相比标准卷积,PyConv实现高效,即不会提升额外的计算量与参数量。更进...
这一步就是和R-CNN最大的区别了,同样是用卷积神经网络进行特征提取,但是SPP-Net用的是金字塔池化。这一步骤的具体操作如下: 把整张待检测的图片,输入CNN中,进行一次性特征提取,得到feature maps,然后在feature maps中找到各个候选框的区域,再对各个候选框采用金字塔空间池化, 提取出固定长度的特征向量。而R-CNN输...
古埃及最大的金字塔叫胡夫金字塔,它建于()王国时期。 点击查看答案
实际运用中只需要根据全连接层的输入维度要求设计好空间金字塔即可。 整幅图像做一次卷积 将conv5的pool层改为SPP之后就不必把每一个都ROI抠出来送给CNN做繁琐的卷积了,整张图像做卷积一次提取所有特征再交给SPP即可。 R-CNN重复使用深层卷积网络在~2k个窗口上提取特征,特征提取非常耗时。SPPNet将比较耗时的卷积计算...
SPP-Net在最后一个卷积层后,接入了金字塔池化层,使用这种方式,可以让网络输入任意的图片,而且还会生成固定大小的输出。因此,SPP网络的核心就是金字塔池化层。 2.2 SPP的特征提取 我们先从空间金字塔特征提取说起(这边先不考虑“池化”),空间金字塔是很久以前的一种特征提取方法,跟Sift、Hog等特征息息...
5、ResNet模块 6、SPP空间金字塔池化模块 1、标准卷积: Conv + BN + activate class Conv(nn.Module): # Standard convolution # ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True): ...