基于改进U-Net的肾脏及肿瘤图像语义分割OA北大核心CSTPCD
SEMANTIC SEGMENTATION OF KIDNEY AND TUMOR IMAGES BASED ON IMPROVED U-NET
针对现有肾脏及肿瘤图像语义分割算法存在边界处理不精细、小尺寸肾脏和肿瘤图像难以正确分割的问题,提出一种基于改进U-Net的肾脏及肿瘤图像语义分割算法.该算法应用通道注意力机制与空间注意力机制为目标特征赋予更高的权重,减弱背景信息的影响,并采用密集连接的方式增强加权后特征信息的重复利用.引入深监督机制,构建一种混合损失函数,增强网络对目标特征的提取能力并使浅层网络能够学习到更多的语义信息.在KITS19数据集上的实验结果表明,相比其他改进U-Net…查看全部>>
柳阔;田景文
北京联合大学智慧城市学院 北京100101北京联合大学智慧城市学院 北京100101
信息技术与安全科学
语义分割注意力机制深监督
《计算机应用与软件》 2022 (9)
基于非线性滤波和词计算的注采井网评价方法研究
240-247,8
国家自然科学基金项目(51404074).
评论