针对传统Cobb角测量方法耗时费力、存在观察者间差异的问题,韩国大学医院团队开发了基于注意力机制UNet的胸腰椎压缩骨折角度自动测量系统(UANV)。该研究通过1,349例脊柱X光图像数据集,结合注意力模块优化椎体边缘检测,实现椎体分割Dice系数达0.8865、角度测量MSE仅0.02321,为脊柱畸形诊断提供了高效精准的计算机辅助工
网络越深、越宽、结构越复杂,注意力机制对网络的影响就越小。 在网络中加上CBAM不一定带来性能上的提升,对性能影响因素有数据集、网络自身、注意力所在的位置等等。 建议直接在网络中加上SE系列,大部分情况下性能都会有提升的。 CBAM的解析:CBAM:卷积注意力机制模块 贴出一些和SE相关的:SE-Inception v3架构的模型...