既然本文是ResUnet++,那么相较于ResUnet以及Unet的提高主要体现在两个方面,一个是在ResUnet的基础上使用了CRF,再一个便是使用了TTA(测试时增强)。 Contributions 在阅读整个论文之前,我们首先快速的浏览一下ResUnet++这篇论文的主要贡献: 自动分割+利用CRF以及TTA 在大规模的数据集上进行了验证(Kvasir-SEG,CVC-Cli...
本文深入研究了基于ResUNet++架构的结肠息肉分割技术，结合条件随机场（CRF）和测试时增强（TTA）方法，以期提升整体预测性能。肠镜检查在检测结肠癌及其前驱病变中被视为金标准，然而，现有检查方法普遍存在整体遗漏率高，许多异常未能被发现的问题。在此背景下，基于高级机器学习算法的计算机辅助诊断系统被视...
文中指出，与传统U-Net和ResUNet相比，ResUNet++架构已展示出更高效的结果。论文的主要贡献包括在ResUNet++模型中集成CRF和TTA。CRF是一种有效的后处理技术，通过考虑像素值与邻近像素值之间的相互影响，优化了分割结果的连贯性。TTA则在测试阶段对输入进行增强，增加了模型的泛化能力。文中使用六个公开数...
研究概况针对温室环境复杂背景下番茄早疫病病斑难以准确识别的问题,提出一种融合通道注意力机制的ResUnet模型.构建温室环境复杂背景下的番茄早疫病数据集;通过融合通道注意力机制的ResUnet模型进行病斑分割,其中ResUnet网络能够学习不同深度特征的重要性,嵌入通道注意力机制使改进的模型更加关注病斑的位置特征.该模型对...
The building blocks of the 1D-MultiResUNet3+ model used in this study (depth of 5) have been depicted in Figure 2. Figure 2. The proposed MultiResUNet3+ segmentation model architecture. UNet3+ consists of full-scale skip connections combining interconnections between the encoders and the ...