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- 基于双注意力3D-UNet的肺结节分割网络模型北大核心CSCDCSTPCD摘要:为提高计算机辅助诊断系统对大尺寸肺结节分割的完整度以及小尺寸肺结节的分割精度,构建双注意力3D-UNet肺结节分割网络模型.将传统3D-UNet网络中的上采样操作替换为DUpsampling结构,通过最小化特征图的像素点与被压缩标签图像之间的损失,得到更具表达能力的特征图,进而提高网络收敛速度.在此基础上,融入空间注意力模块和通道注意力模块,使单通道与多通道中相似的特征彼此相关,增加特征图的全局相关性以提高分割结果的精度.实验结果表明…查看全部>>
- 可持续学习的室内设备调控系统设计与实现CSTPCD
- 基于改进Bilinear CNN的细粒度图像分类方法CSTPCD摘要:为提高细粒度图像分类的精确度,提出一种基于双线性网络(Bilinear CNN)的改进方法.首先,选取结构紧密的DenseNet121卷积部分作为特征提取模块,运用改进的Relu-and-Softplus激活函数;接着,结合注意力机制引入空间注意力模块和通道注意力模块,在整体性和局部性上有效提取细节特征;并增加一层卷积层实现调整特征图维度的过渡作用,通过特征图分组策略有效降低特征向量维度减少参数;在双线性池化后采用全局最大池化层处理N…查看全部>>
- 基于瓶颈残差注意力机制U-net的肝脏肿瘤分割CSTPCD
- 基于改进U-Net网络的腺体细胞图像分割算法
- 小目标特征增强图像分割算法北大核心CSTPCD
- 一种改进的高分辨率遥感图像语义分割模型北大核心CSTPCD
- 基于改进YOLOv5的水产养殖细菌性鱼病病原细菌检测算法CSTPCD摘要:在水产养殖中,鱼病病原细菌的增长会暴发细菌性鱼病,引发大量养殖鱼类的死亡.因此对细菌性鱼病病原细菌质量浓度的监测极其重要.为了能够快速准确地统计出鱼病病原细菌这类小目标的数量和质量浓度,将深度学习引入水产养殖中,提出一种基于YOLOv5的鱼病病原细菌检测改进算法.首先在路径聚合网络结构中增加一层自下而上的路径增强结构,并且和主干特征提取网络中的第一层CSP模块输出的特征图进行特征融合,提高鱼病病原细菌的检测精度.然后在主干特征提取网络…查看全部>>
- 基于fast-Unet的补强胶胶体在线识别分割技术
- 基于深度语义分割网络的荔枝花叶分割与识别北大核心CSCDCSTPCD