基于改进I-Attention U-Net的锌浮选泡沫图像分割算法

针对泡沫图像的高度复杂性导致其难以被准确分割的难题,本文提出了一种新的I-Attention U-Net网络用于泡沫图像分割.该算法以U-Net网络作为主干网络,使用Inception模块替换第一卷积池化层来提取泡沫图像的多尺度、多层次浅层特征信息;引入金字塔池化模块,通过对不同尺度的特征图求和来提升分割效果;并对自注意力门控单元进行改进,使注意力单元更适合于浮选泡沫图像的分割,强化深层特征的重要性并对不同尺寸的泡沫边界进行强化学习.研究结果表明：本文所提出算法的Jaccard系数为91.73%,Dice系数为95.66%.与同类其他分割算法结果相比,Jaccard系数及Dice系数分别提高了1.59%、0.88%.该模型能够较好地对锌浮选泡沫图像进行分割,解决欠分割与过分割的问题,为后续的泡沫特征提取奠定基础.此外,该方法检测时间和模型参数少,具备可以部署在工业现场计算机的能力,有一定的实际应用价值.     

基于感受野扩增和注意力机制的U-Net脑肿瘤MR图像分割

针对U-Net网络感受野受限以及信息丢失导致的分割精度低的问题,提出了一种基于感受野扩增和注意力机制的U-Net脑肿瘤MR图像分割算法.首先,在U-Net网络中引入感受野模块(receptive field block,RFB)来增大网络的感受野,解决了网络由于感受野受限带来的分割精度低的问题.此外在网络中引入有效的通道注意模块(efficient channel attention,ECA)来增加网络对有用特征的响应,抑制网络中的冗余特征.使用BraTS(the brain tumor image segmentation challenge)提供的脑肿瘤MR图像数据对本文算法进行测试,用Dice相似性系数等指标进行评价,结果显示在完整肿瘤、核心肿瘤以及增强肿瘤的Dice值分别可达到0.86、0.86、0.79.与U-Net模型以及其他的网络相比得到了提高.实验结果表明,本文提出的算法能够有效提升脑肿瘤分割的精度,具有良好的分割性能.     

一种CNN-Transformer网络在皮肤镜图像分割上的应用

【目的】针对皮肤病变图像存在皮损形状不规则、边界模糊以及毛发伪影等问题，提出了一种将CNN和Transformer相结合的图像分割算法。【方法】首先对皮肤病变图像进行去毛发预处理，减少毛发噪声对结果的影响，然后构建CNN和Transformer结合的分割模型，采用Resnet作为特征提取主干网络，将提取到的特征图序列作为Transformer的输入，在Transformer中加入了新的结构边界注意门以提取足够的局部细节来处理模糊边界，最后采用DenseASPP模块增强特征表示和处理多尺度信息，并且提出一种改进了的损失函数，以便在计算损失函数的同时使得模型能关注边界区域部分。【结果】提出的算法在ISIC2017数据集上的Dice指数值以及Jaccard指数值分别为0.854 534和0.767 901，在ISIC2018数据集上的Dice指数值以及Jaccard指数值分别为0.908 548和0.843 689，与其他算法相比提出的算法对图像的分割效果相对较好。【结论】实验结果证明了所提算法在皮肤病变图像上进行的图像分割是有效的。     

基于卷积神经网络的肺野分割和肺炎筛查

由于X光胸片影像受到各类组织阴影及病灶的影响,目前肺野分割算法的结果往往存在空洞或者边缘不光滑等问题。针对此类问题,该文提出了一种基于多尺度卷积和特征金字塔的肺野分割网络,此网络利用多尺度卷积模块和多尺度特征融合模块提取和融合多尺度特征,在JSRT数据集上PA和Dice指标分别达到98.76%和97.94%,在Montgomery数据集上PA和Dice指标分别达到了98.96%和97.85%。该文将肺野分割网络进一步应用到肺炎筛查任务中,提出了一种基于肺野分割的数据增强方法,该方法通过分别“擦除”左右肺部的随机区域增加了样本的多样性,从而提高了肺炎分类任务的准确率。实验表明,这种数据增强方法可以将新冠肺炎检出率至少提高2.2%。     

坐标并行注意力下密集空洞卷积的脉络膜分割

脉络膜的变化与很多眼科疾病密切相关。医生在诊断过程中常需要手动分割光学断层扫描图像(Optical Coherence Tomography, OCT)中的脉络膜，再定量分析脉络膜健康状况，但人工分割费时费力。脉络膜自动分割难点在于OCT图像中脉络膜下边界模糊，很难捕捉上下文信息，并且脉络膜结构跟视网膜结构比较类似，容易混淆。为了解决该难点，本文提出了融合坐标并行注意力模块和密集空洞卷积模块的残差编解码模型；设计了一种桥结构，包含了注意力机制和空洞卷积，在增加模型感受野的同时抑制浅层噪声；同时为了使模型关注脉络膜结构信息，引入了一种包含结构相似性的混合损失函数来训练模型。实验结果表明，该模型能有效提升对脉络膜的分割精度，在OCT脉络膜数据集上，Dice系数和Jaccard相似度达到了97.63%和95.28%。     

基于密集多尺度特征和双注意力模块的皮肤病变分割

针对皮肤病变分割任务中病变区域大小不一、形状各异、内部像素差异大、边界模糊、周围存在气泡等问题,提出了一种基于密集多尺度特征和双注意力模块的U型分割网络DDAnet。该网络中的DenseASPP模块通过密集连接多个空洞卷积层来获取丰富的多尺度信息,同时由通道注意力模块（CAM）和位置注意力模块（PAM）构成的双注意力模块通过编码全局上下文信息,在通道和位置上对特征图进行重新配准,实现对相关特征的强调和对无关特征的抑制。两个模块并行连接、共同作用以提高分割精度。在ISIC2018数据集上,DDAnet的准确率（Acc）、Jaccard相似系数（JI）、Dice系数（DC）、敏感度（Sen）和特异性（Spec）指标值分别为96.75%、85.00%、91.36%、91.82%和97.42%,分割结果优于其他的分割网络,并且对于极具挑战的病例,DDAnet仍然能够产生准确、可靠的分割结果,说明其具备在临床诊断中辅助医生进行皮肤病变分割的潜力。     

基于注意力密集连接Unet的磁瓦表面孔洞和裂痕缺陷分割算法

针对检测磁瓦孔洞和裂痕时容易丢失缺陷特征等问题，本文在Unet网络的基础上添加注意力模块CBAM来提取更受关注的特征，并在Unet网络的编码部分使用密集连接来充分利用特征.同时，为了减少Unet网络的过多池化下采样操作导致小物体特征消失，还使用膨胀率为[1,2,5,1,2,5]的混合空洞卷积取代池化操作.最后设置加权交叉熵损失函数解决磁瓦数据集当中样本分布不均的问题.实验证明，本文算法在磁瓦孔洞和裂痕缺陷分割时，MIoU分别提高了2.696%和2.739%,Dice系数分别提高了3.342%和2.602%.本文算法在一定程度上提升了磁瓦缺陷分割精确度，还改善了Unet网络边界分割模糊等问题.     

基于多尺度特征和反向注意力的肝脏肿瘤自动分割方法

肝脏肿瘤分割旨在定位肝脏肿瘤区域，以辅助医生进行精准诊治。鉴于深度学习能自动学习医学图像中复杂的特征和结构，已成为肝脏肿瘤分割的主流方法之一。但肝脏肿瘤的大小、形态存在显著差异及边缘模糊等问题，限制了深度学习模型的分割性能。基于此，该文提出了一种融合多尺度特征和反向注意力机制的深度网络，并用于肝脏肿瘤的自动分割。具体地，基于U-Net模型的框架，分别设计了多尺度特征提取模块和基于深度监督的反向注意力模块，使得网络能根据分割目标的大小自适应地选择不同尺度的特征，并引导网络关注分割目标的边缘特征，进而提高网络的边缘分割能力。此外，设计了一种新的混合损失，以解决医学图像分割中的类别不平衡问题。最后，在MICCAI2017 LiTS挑战赛数据集的数值实验结果表明，所提方法的Dice系数、平均对称表面距离ASSD分别为76.12%和3.25 mm。     

一种基于深度学习的实时视频图像背景替换方法

针对视频会话业务的实时性需求,提出一种轻量级深度学习网络模型实现视频图像的实时背景替换功能.网络模型包含语义分割和背景替换两个模块.语义分割模块整体架构采用编解码结构,编码端使用编码器模块、空洞卷积金字塔池化模块、注意力模块以及增益模块提取特征;解码端使用解码器模块、调整模块以及编码器模块恢复图像,再传入背景替换模块完成背景替换.该网络模型在本文设定的数据集训练后分割精确度达到94.1%,分割速度达到42.5帧/s,在实时性和准确性上达到较好的平衡,具有很好的实用效果.     

UConvTrans:全局和局部信息交互的双分支心脏图像分割

心脏核磁共振成像(MRI)具有噪声多、背景和目标区域相似度高、右心室形状不固定、呈月牙形或扁圆形等特点，虽然基于卷积神经网络的U型结构在医学图像分割中表现出色，但由于卷积本身的局部运算特性，提取全局信息特征能力有限，所以很难提升在心脏MRI上的分割精度.针对上述问题，提出一种全局和局部信息交互的双分支网络模型(UConvTrans).首先，利用卷积分支和Transformer分支提取局部特征和建模全局上下文信息，能够保留细节信息并抑制心脏MRI中噪声和背景区域的干扰.其次，设计了融合卷积网络和Transformer结构的模块，该模块将二者提取的特征交互融合，增强了模型表达能力，改善了右心室的分割精度，而且避免了Transformer结构在大规模数据集上预训练，可以灵活调节网络结构.此外，UConvTrans能有效地平衡精度和效率，在MICCAI 2017 ACDC数据集上进行验证，该模型在模型参数量、计算量仅为U-Net的10%、8%的情况下，平均Dice系数比U-Net提高了1.13%.最终，在其官方测试集上实现了右心室92.42%、心肌91.64%、左心室95.06%的Dice系数...     

基于SegNet的非结构道路可行驶区域语义分割

为了增强自动驾驶车辆对非结构化道路中可行驶区域的场景理解能力,基于SegNet深度学习网络结构,提出了一种针对非结构道路的可行驶区域语义分割方法。在传统的卷积神经网络基础上,构建编码-解码深度卷积神经网络,用于自动习得图片中非结构化道路的特征,通过在数据集上进行训练和学习,得到图像语义分割模型,可直接用该模型预测非结构道路中的可行驶区域,实现自动驾驶车辆在非结构道路中行驶时的环境感知。实验结果表明,研究方法分割效果和精确度提升明显,Dice相似度和Jaccard相似系数均可达80%以上。     

面向光伏电站识别的深度实例分割方法

针对遥感图像上光伏电站边界精细提取的难点,在传统分割网络上添加逐像素的类别信息约束,提出了一种融合逐像素置信度模块的两分支深度实例分割网络。该网络通过四个损失结构和两个分支结构来实现,纵向上保证了网络每一层的语义信息,横向上保证了目标检测分支和分割分支的信息共享,提升了网络对于光伏电站边界的识别能力。采用国产GF-1数据进行新疆光伏电站提取实验,结果表明基于该方法进行光伏电站检测的准确率在召回率为89.5%的情况下达到83.4%,该方法可以为新疆光伏电站动态监测提供支撑。     

基于残差U-Net网络的染色体图像分割方法

针对染色体识别的难题,提出一种基于残差U-Net网络的染色体图像分割方法.以残差网络和U-Net网络为基础简化深层网络的训练,利用丰富的跳跃连接促进信息传播;通过将U-Net网络底层的卷积层替换成不同尺度的空洞卷积,保持特征空间分辨率不变的同时扩大特征感受野,实现多尺度感受野提取图像特征的同时减少特性信息的丢失;压缩路...     

任意方向自然场景文本识别

自然场景文本识别是计算机视觉领域一项极具挑战性的任务,为此提出一种适用于任意方向的自然场景文本识别算法.使用高分辨分割网络作为基础框架提取文本的空间信息,利用卷积长短时记忆网络提取文本的时空序列信息,同时通过设计字符注意机制使模型专注于字符上,并采用可微分二值化函数进一步加大网络对前景的注意力,削弱对背景区域的关注,网...     

基于残差注意力和金字塔上采样的图像语义分割

针对图像语义分割中,存在细节信息丢失、分割类别边缘模糊而粗糙的问题,在编码解码结构的基础上,结合残差模块和注意力机制,设计一种残差注意力模块.通过注意力机制加强特征图通道之间的联系,以提升语义分割的细腻度.为提高模型对多尺度物体的识别能力,结合金字塔模型,设计一种金字塔上采样模块.利用编码过程中产生的不同尺度的特征图,...     

基于SC注意力机制和集成学习的冰箱食材识别

近年来,随着智能冰箱技术的不断发展,对冰箱果蔬食材进行精准的类别识别,进而对食材进行保鲜控制,得到了研究者越来越多的关注。目标检测技术依靠深度学习相关技术的发展,也渐渐应用于食材盘点的方法。通过对冰箱果蔬食材特性进行分析,提出了一种基于注意力机制和集成学习思想的YOLOv5和EfficientDet融合的方法。首先对冰箱食材数据集进行了伪彩色图像处理,将SE模块和CBAM模块整合提出了新的SC模块,并引入到YOLOv5s网络中,组成SC-YOLOv5s网络结构;然后将SC-YOLOv5s网络结构与EfficientDetd0网络进行异质集成;最后用集成后的整体网络对尺度有差异但外貌相似的食材进行识别。实验结果表明当IOU阈值为0.5时,在60类果蔬食材测试集上,改进后集成模型的平均最大精确度(mAP)从SC-YOLOv5s的95.88%和EfficientDetd0的83.22%提高到了97.36%,明显提升了对果蔬类食材的检测效果。     

基于YOLOv5s-FCS的钢材表面缺陷检测

针对传统钢材表面缺陷检测方法易出现误检、漏检和部分缺陷种类检测精度低等问题,本文设计了一种钢材表面缺陷网络YOLOv5s-FCS。首先本文引用了FReLU激活函数构建了卷积模块CBF,有效增强了网络的空间解析能力,优化了网络检测精度;其次,本文将坐标注意力机制嵌入到网络的neck部分来增强网络特征融合的能力,从而使网络能够提取更加丰富的特征信息;最后,将YOLOv5s的损失函数替换为SIoU loss,提高了预测框的回归精度。通过在NEU-DET数据集上进行消融实验、可视化对比实验,结果表明,YOLOv5s-FCS网络的mAP值达到了0.747,相较于原YOLOv5s网络提高了8.3%,相较于YOLOv3网络提高了11.8%,相较于YOLOXs网络提高了4.2%,相较于YOLOv6s提高了1.4%,验证了该方法的可行性、有效性。     

基于SENet注意力机制和深度残差网络的腹部动脉分割

在医学诊断中,血管疾病的研究与治疗仍是影响人类健康的主要因素。由于人体腹部血管复杂且构造因人而异,这就对图像分割的研究以及临床应用带来了极大困难。所以,通过图像处理和深度学习等方法准确清晰地获取病人腹部动脉及其分支血管,在临床和术前诊断中发挥了重要作用。本文主要对腹部血管的大小灰度、构造等基础医学知识进行学习,并深入研究了现有关于血管分割算法的优缺点。为解决深度卷积神经网络性能退化的问题,增强对目标信息的关注度并对不必要的特征信息进行抑制,提出一种基于Squeeze-and-Excitation Networks（简称SENet）注意力机制和深度残差网络的血管分割算法。使用12例腹部CT数据的评估结果显示,血管分割准确率可达90.48%,灵敏度、Dice、VOE、精确率分别为0.8995、0.8783、-0.1998、0.9104。因此,相比于传统方法,本实验所提方法具有更好的分割性能。     

基于Transformer改进的两分支行人重识别算法

针对基于卷积神经网络的行人重识别算法全局信息建模不足的问题，分析了卷积操作的局限性，提出一种基于Transformer改进的全局-局部两分支行人重识别算法.首先利用相对位置编码改进多头自注意力机制，并将其嵌入到Resnet50骨干网络中.之后在全局分支中对图像进行空间几何划分并利用Transformer的全局感受野增强抽象特征的提取能力；在局部分支中对Layer＿3输出进行降维监督，利用多尺度池化获得更丰富的局部特征.实验结果表明，该算法在公开数据集Market-1501和DukeMTMC-reID上的mAP/Rank-1分别达到了93.45%/95.61%和88.79%/90.35%,相对于单纯基于卷积神经网络的算法，本文算法达到更高的精度.