本文关注到管状结构细长连续的特点,并利用这一信息在神经网络以下三个阶段同时增强感知:特征提取、特征融合和损失约束。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...
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。
动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution)的设计灵感来源于蛇形的形状,用于改善对目标形状和边界的敏感性。能够帮助神经网络更好地捕捉目标的形状信息,特别是对于复杂的或不规则形状的目标。通过引入动态的、可变形的卷积核来实现这一目标。这种可变形的卷积核能够根据目标的形状和边界信息进行调整,从而更好地适应目标的特...
"动态蛇形卷积"(Dynamic Snake Convolution)的创新点主要体现在以下几个方面: 管状结构感知的动态卷积核:DSConv通过自适应地聚焦于管状结构的细小且弯曲的局部特征,增强对几何结构的感知。这种方法与传统的可变形卷积不同,后者允许网络完全自由学习几何变化,可能导致感知区域漫游,尤其在处理细小的管状结构时。DSConv特别考虑...
论文:Dynamic Snake Convolution based on Topological Geometric Constraints forTubular Structure Segmentation 中文论文:拓扑几何约束管状结构分割的动态蛇卷积 代码:https://github.com/yaoleiqi/dscnet 一、适用场景 管状目标分割的特点是细长且复杂,标准卷积、空洞卷积无法更具目标特征调整关注区域,可变形卷积可以更具...
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。
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....
主要的挑战源于细长微弱的局部结构特征与复杂多变的全局形态特征。本文关注到管状结构细长连续的特点,并利用这一信息在神经网络以下三个阶段同时增强感知:特征提取、特征融合和损失约束。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。
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。
"动态蛇形卷积"(Dynamic Snake Convolution)的创新点主要体现在以下几个方面: 管状结构感知的动态卷积核:DSConv通过自适应地聚焦于管状结构的细小且弯曲的局部特征,增强对几何结构的感知。这种方法与传统的可变形卷积不同,后者允许网络完全自由学习几何变化,可能导致感知区域漫游,尤其在处理细小的管状结构时。DSConv特别考虑...