渐进式CNN-Transformer语义补偿息肉分割网络OA北大核心CSTPCD
Progressive CNN-transformer semantic compensation network for polyp segmentation
针对结肠镜图像中息肉大小不一、形态复杂、息肉与黏膜界限不清导致分割精度较低的问题,提出了一个渐进式CNN-Transformer语义补偿息肉分割网络,以提高结肠息肉的分割精度.为了更好地利用来自CNN编码器的局部特征和来自Transformer编码器的全局特征,设计了一个同层特征交互耦合模块,通过分组交互耦合的方式在空间和通道两个维度上自适应融合来自CNN和Transformer编码器的特征;然后,针对解码过程中上采样导致的语义丢失问题,设计了一…查看全部>>
In response to the problem of low segmentation accuracy in colon polyp images due to varying sizes,complex shapes,and unclear boundaries between polyps and mucosa,a progressive CNN-Trans-former semantic compensation polyp segmentation network was proposed to improve the segmentation ac-curacy of colon polyps.In order to better utilize the local features from the CNN encoder and the global features from the Transformer encoder,a same-layer feature interaction…查看全部>>
李大湘;李登辉;刘颖;唐垚
西安邮电大学 通信与信息工程学院,陕西 西安 710121西安邮电大学 通信与信息工程学院,陕西 西安 710121西安邮电大学 通信与信息工程学院,陕西 西安 710121西安邮电大学 通信与信息工程学院,陕西 西安 710121
计算机与自动化
息肉分割卷积神经网络Transformer特征交互语义补偿
polyp segmentationconvolutional neural networktransformerfeature interactionseman-tic compensation
《光学精密工程》 2024 (16)
2523-2536,14
国家自然科学基金(No.62071379)陕西省自然科学基金(No.2019JM-604)
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