AGs可以以最小的计算开销轻松集成到标准CNN架构(如U-Net模型)中,同时提高模型灵敏度和预测精度。在两个用于多类图像分割的大型CT腹部数据集上评估了所提出的Attention U-Net架构。实验结果表明,AGs在保持计算效率的同时,在不同数据集和训练大小的情况下,一致地提高了U-Net的预测性能。提出的架构的源代码可公开获取...
为了提高表示能力,在[28]中首次提出了基于aU-net的方法,并在语义分割[29]-[31]和对象检测[32]中得到广泛应用。此外,U-net也被引入到图像翻译领域[33]-[35]。pix 2 pix框架[33]通过将生成器替换为U-net结构,提供了监督图像到图像转换问题的通用解决方案,Armanious等人[35]应用U-net块将低剂量CT图像转换为...
方法:提出一种基于深度学习的轻量级的神经网络,参考DRUNet体系、膨胀卷积和残差网络的架构,通过连接不同深度网络处得到的上采样输出,进行多尺度特征融合,使网络能够更好地识别出图像中的边界信息。结果:改进型DRUNet显著提升了视网膜分层的效果,准确率较U-Net提高了1.25%,同时能提前1~2次迭代达到传统U-Net的准确度。
(3)提出了一种基于引导图滤波的稀疏角度锥束CT重建算法.由于引导图滤波可以将引导图像的特征传递到目标图像,基于SART算法的细节保留和TpV最小化算法的抑制伪影特性,本文用SART重建结果作为滤波输入,TpV最小化重建结果作为初始引导图像,动态更新引导图像以引导图像输出,使得重建结果在边缘保留和伪影减少方面都取得了很好的...
但是在恢复原图尺寸的时候只是有类似U-Net架构中的跳级连接。本网络添加的多尺度特征提取,将其与最终上采样结果融合再获得输出的方法便于网络进一步考虑分割目标的深层抽象特征和浅层边界信息,可以避免产生积液区域的分割空洞和形成更为精确的边界。 一个输入图像首先经过Standard Block( 由两个3 × 3 的卷积层) 和3...
图2.结肠息肉的检测:不同息肉大小的FROC曲线,使用792测试CT结肠成像患者的随机视图ConvNet观察。 2、图像分割 医学图像分割就是一个根据区域间的相似或不同把图像分割成若干区域的过程。目前,主要以各种细胞、组织与器官的图像作为处理的对象。传统的图像分割技术有基于区域的分割方法和基于边界的分割方法,前者依赖于图...
RU-Net:基于正则化展开的场景图生成 场景图生成(SGG)旨在检测图像中的物体并预测每对物体之间的关系。现有的 SGG 方法通常存在两个问题:1) 由于图神经网络的消息传递 (GMP) 模块对虚假(错误)的节点间联系比较敏感,导致物体表征变得模棱两可;2) 由于类别不均和标签缺失,导致关系预测的多样性降低。为了解决这两个...
2)端到端模型: 提出了一种新颖的基于CNN架构的无监督学习方案,用于可见光和红外图像融合,该方案解决了训练缺乏地面真相的局限性。 3)广泛的实验评估: 将VIF-Net与公共图像融合数据集上的代表性方法进行了比较,评估结果证明了我们方法的有效性。此外,我们进一步展示了VIF-Net在视频融合方面的潜力。
CNN LSTM结构涉及在输入数据中使用卷积神经网络(CNN)层做特征提取并结合LSTM来支持序列预测。CNN LSTMs开发用来时间序列预测问题(NLP领域应用更广泛)和图像序列生成文本描述的应用(例如:视频),但是也没有人说不能在KPIs时间序列异常检测场景应用,对吧~ 所以我也基于KDD数据集试了一下。
机器学习的方法: Yang等人 采用稀疏表示技术融合多焦点图像,其中用过完备的字典和相应的稀疏系数表示图像补丁,然后通过融合每对或每组图像补丁的稀疏系数对输入图像进行融合。 深度学习的方法 最近,深度学习技术,尤其是卷积神经网络 (CNN),为图像融合领域带来了新的发展。首先,刘等人介绍了CNN融合多焦点图像。他们制定了...