基于多尺度特征融合和注意力机制的医学图像分割网络

针对传统编解码结构的医学图像分割网络存在特征信息利用率低、泛化能力不足等问题,该文提出了一种结合编解码模式的多尺度语义感知注意力网络(multi-scale semantic perceptual attention network,MSPA-Net) 。首先,该网络在解码路径加入双路径多信息域注意力模块(dual-channel multi-information domain attention module,DMDA) ,提高特征信息的提取能力;其次,网络在级联处加入空洞卷积模块(dense atrous convolution module,DAC) ,扩大卷积感受野;最后,借鉴特征融合思想,设计了可调节多尺度特征融合模块 (adjustable multi-scale feature fusion,AMFF) 和双路自学习循环连接模块(dual self-learning recycle connection module,DCM) ,提升网络的泛化性和鲁棒性。为验证网络的有效性,在CVC-ClinicDB、ETIS-LaribPolypDB、COVID-19 CHEST X-RAY、Kaggle_3m、ISIC2017和Fluorescent Neuronal Cells等数据 集上进行验证,实验结果表明,相似系数分别达到了94.96%、92.40%、99.02%、90.55%、92.32%和75.32%。因此,新的分割网络展现了良好的泛化能力,总体性能优于现有网络,能够较好实现通用医学图像的有效分割。     

多尺度特征融合注意力新冠肺炎病灶分割网络

新冠病毒传染性极强,尽早的诊断和治疗是减少疫情造成损失的关键因素。为辅助医生诊断新冠病情,高效、准确地从肺部CT切片中分割新冠病灶,提出了一种改进的编码器-解码器深度神经网络——多尺度融合注意力网络MSANet(Multi-scale Attention Network),以图像分割效果较为出色的U-Net网络为基础,通过全局池化层和设置空洞卷积的采样率,增大网络感受野,捕获多尺度信息,实现对大目标的有效分割;使用通道注意力与空间注意力,在空间维度上建模,有效提取图像深层特征。测试结果表明,改进后的算法与U-Net网络相比,分割的平均交并比提升了1.46%,类别平均像素准确率提升了0.8%,准确率提升了1.17%。     

基于多尺度空洞分离卷积的U-Net分割前列腺图像

前列腺核磁共振(magnetic resonance,MR)影像切片后发现有些影像 没有有效的边缘信息,这导致无法明 确定位边缘位置,进而无法分割出前列腺。同时,传统的卷积网络需要参数量庞大占用模型 的存储空间过多。本文提出了一种结合多尺度空洞可分离卷积和通道注意力的U-Net来分 割 前列腺的方法。首先,对50个3维(three-dimensional,3D)前列腺样品进行切片并对切片后图像 进行对比度增强。随 后,将处理后数据输入到残差U-Net中,使用多尺度空洞卷积和通道注意力作为编码-解 码 单元来提取特征信息。最后,使用Dice系数和豪斯多夫距离(Housdorff distance, HD)来评估分割结果。实验 在PROMISE12挑战赛数据集验证,最终Dice系数和HD分别为88.13%、14.17 mm,参数量和 存储空间降低57%。结果表明,本文方法不仅可以分割出没有有效边缘 的前列腺区域提高其分 割精度而且能有效的降低参数量和存储空间,能够应用于模糊边缘的医学图像中。     

基于联合注意力的渐进式遥感图像融合

为发挥遥感图像在国防军事、公共安全、环境监测等领域的重要作用,如何融合已配准的高分辨率全色图像与低分辨率多光谱图像的互补信息成为当前研究的重点。尽管近年来全色锐化方法已取得较大进步,但大多数方法仍受到以下限制:一方面,利用Wald协议退化生成不同尺寸图像时会造成信息损失;另一方面,受到网络结构和单一注意力的限制,无法同时利用全局和局部特征。为解决以上问题,本文提出了基于联合注意力的渐进式网络(Pan-sharpening based onmulti-attention progressive network),称为MAPNet。在该网络中,首先采用多阶段训练以减小尺寸变化带来的光谱和细节损失。其次设计联合注意力模块,将自注意力、空间注意力和通道注意力结合,实现对全局特征和局部特征、空间特征和通道特征的多模态分析,进一步提高MAPNet对纹理细节的保留能力。在高分二号卫星上进行大量对比实验和消融实验,定性和定量结果表明,本文方法融合效果优于其他10种方法,能够改善光谱失真和细节纹理丢失等问题。     

采用改进Faster R-CNN的遥感图像目标检测方法

遥感图像目标检测能为军事和民用领域提供重要的可利用信息,成为近年来的研究热点。针对现有目标检测技术不能兼顾检测速度和精度的问题,本文对Faster R-CNN做了优化:将轻量化的深度可分离残差网络作为Faster R-CNN的基础网络,降低基础网络模型的参数数量;将基础网络中的多层卷积特征经局部响应归一化后进行融合,增强目标特征信息的完备性,改善小目标易漏检的问题;联合softmax损失函数和中心损失函数训练网络模型,增加类别之间的差异性,缩小类内变化,使网络模型能学习到更具差异性的目标特征。在VEDAI、NWPU VHR-10、DOTA三个数据集上对本文方法进行验证,与传统Faster R-CNN相比,本文方法的检测精度提高了约7.0%。      

基于多尺度偶数卷积注意力U-Net的医学图像分割

为了提高U-Net网络性能的同时尽可能减少额外计算量,本文提出了一种新的多尺度偶数卷积注意力UNet(Multiscale Even Convolution Attention U-Net,MECAU-Net)网络。该网络在编码端采用2×2偶数卷积代替3×3卷积进行特征提取,并借鉴多尺度思想,采用4×4偶数卷积将得到的信息直接传递给主干部分,以获取更全面的图像信息并减少额外计算开销,同时还采用对称填充解决偶数卷积提取信息过程中产生的偏移问题。此外,在2×2偶数卷积模块后加入卷积注意力模块,结合空间和通道注意力,在提取更丰富的信息的同时几乎不增加额外开销。最后,在两个医学图像数据集上进行仿真实验,实验结果表明提出的MECAU-Net网络相对于U-Net在稍微增加计算成本的情况下,分割性能得到了较大的提升,并比其他对比网络取得更好的分割性能的同时还降低了参数量。     

基于视觉注意力机制的多源遥感图像语义分割

近年来,随着空间感知技术的不断发展,对多源遥感图像的融合处理需求也逐渐增多,如何有效地提取多源图像中的互补信息以完成特定任务成为当前的研究热点。针对多源遥感图像融合语义分割任务中,多源图像的信息冗余和全局特征提取难题,本文提出一种将多光谱图像（Multispectral image, MS）、全色图像（Panchromatic image, PAN）和合成孔径雷达 （Synthetic Aperture Radar, SAR）图像融合的基于Transformer的多源遥感图像语义分割模型Transformer U-Net （TU-Net）。该模型使用通道交换网络（Channel-Exchanging-Network, CEN）对融合支路中的多源遥感特征图进行通道交换,以获得更好的信息互补性,减少数据冗余。同时在特征图拼接后通过带注意力机制的Transformer模块对融合特征图进行全局上下文建模,提取多源遥感图像的全局特征,并以端到端的方式分割多源图像。在MSAW数据集上的训练和验证结果表明,相比目前的多源融合语义分割算法,在F₁值和Dice系数上分别提高了3.31%~11.47%和4.87%~8.55%,对建筑物的分割效果提升明显。      

利用注意力机制融合多尺度特征的图像去雨方法

针对图像中累积的雨水严重干扰高层视觉算法运行的问题,提出了一种高效的图像去雨方法。该方法利用注意力机制设计了一个多尺度特征融合去雨网络。首先用一个预处理模块提取出雨水的浅层特征,再将浅层特征送入多尺度特征融合模块获得深层次的特征,在多尺度特征融合模块中引入注意力机制将这些特征进行融合,提高模块中使用平滑扩张卷积减少伪影问题。实验结果表明,该方法在公开雨水数据集Rain100 H、Rain100 L和Rain12上获得的峰值信噪比(PSNR)和结构相似比(SSIM)指标相比其它方法分别平均提高了0.93 dB和1.43%,获得了更清晰的去雨结果。     

基于改进的UNet++岩心图像充填缝提取算法

岩心充填缝是石油勘探行业常见的地质现象之一,对充填缝图像进行裂缝的提取有利于地质研究人员后续的深入分析。由于岩心充填缝图像背景较为复杂,并且裂缝的粗细大小不同,目前已提出的裂缝检测模型在检测充填缝时效果不佳。为了改善岩心充填缝提取的效果,设计了一种基于UNet++的岩心图像充填缝提取算法。该算法在UNet++的跳跃连接中嵌入一个坐标注意力(Coordinate Attention, CA)模块使网络更加精确地聚焦于目标区域,并通过在编码器末端构建空洞空间池化金字塔(Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP)增强网络对多尺度的充填缝的捕获能力。实验结果表明,改进后的算法在岩心充填缝图像上具有良好的分割效果,相比原始UNet++网络,分别在平均交并比(mean Intersection over Union, mIoU),平均像素精度(mean Pixel Accuracy, mPA)和F1值上提升了2.85%,2.35%和3.94%。     

基于多尺度和注意力模型的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像在融合后容易出现伪影,小目标轮廓不清晰等问题,提出一种基于多尺度特征与注意力模型相结合的红外与可见光图像融合算法。通过5次下采样提取源图像不同尺度的特征图,再将同一尺度的红外与可见光特征图输入到基于注意力模型的融合层,获得增强的融合特征图。最后把小尺度的融合特征图进行5次上采样,再与上采样后同一尺度的特征图相加,直到与源图像尺度一致,实现对特征图的多尺度融合。实验对比不同融合框架下融合图像的熵、标准差、互信息量、边缘保持度、小波特征互信息、视觉信息保真度以及融合效率,本文方法在多数指标上优于对比算法,且融合图像目标细节明显轮廓清晰。     

基于注意力和特征融合的遥感图像目标检测模型

针对环境背景复杂且包含小目标的遥感图像难以进行精准目标检测的问题,在单阶段检测(SSD)模型的基础上,提出了一种基于注意力和特征融合的单阶段目标检测模型,该模型主要由检测分支和注意力分支组成.首先,在检测分支SSD中加入注意力分支,注意力分支的全卷积网络通过逐像素回归得到待检测目标的位置特征;其次,采用对应元素相加的方...     

多尺度残差特征融合的轻量级真实图像超分辨率重建

基于深度学习的真实图像超分辨率(super-resolution, SR)重建算法目前存在参数量过大的问题,为解决该问题,提出了一种多尺度残差特征融合的轻量级真实图像SR重建算法。首先利用深度可分离卷积和复用卷积针对多尺度特征提取块进行改进,在提取特多尺度特征的同时实现了模块的轻量化,参数量仅为改进前的7.5%。其次使用残差特征融合操作将4个多尺度深度可分离特征提取块(multi-scale depthwise separable block, MSDSB)聚合成一个残差特征融合块,以减少残差路径长度。然后使用增强型注意力模块从通道和空间维度进行自适应调整以提升算法性能。最后使用自适应上采样模块获得SR重建图像。在消融实验中,本文算法重建性能超过原始算法,且参数量仅为3.53×10⁶,是原始算法的34.5%。在对比实验中,其重建性能超过了当前主流算法,与组件分而治之(component divide-and-conquer, CDC)算法相比,PSNR和SSIM指标分别提升了0.01 dB与0.001 0,且参数量仅为组件CDC算法的8.84%,在保证重建性能的同...     

一种有效融合多尺度特征的图像语义分割方法

卷积神经网络在高级计算机视觉任务中展现出强 大的特征学习能力,已经在图像语义 分割任务 中取得了显著的效果。然而,如何有效地利用多尺度的特征信息一直是个难点。本文提出一 种有效 融合多尺度特征的图像语义分割方法。该方法包含4个基础模块,分别为特征融合模块(feature fusion module,FFM)、空 间信息 模块(spatial information module,SIM)、全局池化模块(global pooling module,GPM)和边界细化模块(boundary refinement module,BRM)。FFM采用了注意力机制和残差结构,以提高 融合多 尺度特征的效率,SIM由卷积和平均池化组成,为模型提供额外的空间细节信息以 辅助定 位对象的边缘信息,GPM提取图像的全局信息,能够显著提高模型的性能,BRM以残差结构为核心,对特征图进行边界细化。本文在全卷积神经网络中添加4个基础模块, 从而有 效地利用多尺度的特征信息。在PASCAL VOC 2012数据集上的实验结 果表明该方法相比全卷积神 经网络的平均交并比提高了8.7%,在同一框架下与其他方法的对比结 果也验证了其性能的有效性。     

融合卷积注意力机制与深度残差网络的遥感图像分类

针对遥感影像场景数据空间信息丰富,冗余地理特征干扰深度神经网络模型的问题,提出在深度残差网络中引入卷积注意力机制(Convolutional Block Attention Module,CBAM)的策略.为验证深度残差网络引入CBAM的有效性,用经典深度残差网络ResNet50和融合注意力机制的深度残差网络CBAM_...     

基于改进Swin-Unet的遥感图像分割方法

针对遥感图像数据本身存在分辨率高、背景复杂和光照不均等特性导致边界分割不连续、目标错分漏分以及存在孔洞等问题,提出了一种基于改进Swin-Unet的遥感图像分割方法。在编码器末端引入空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP)模块,用于捕获多尺度特征,增强网络获取不同尺度的能力,充分提取上下文信息;将解码器端的Swin Transformer Block替换为残差Swin Transformer Block,不仅保留了原始信息,又能够缓解模型出现梯度弥散现象;在跳跃连接中引入残差注意力机制,可以让模型更加关注特征图中的重要特征信息,抑制无效信息,从而提高模型分割的准确率。在自建数据集上进行实验,结果表明,改进后的网络平均交并比(mean Intersection over Union, mIoU)达到了80.55%,提高了4.13个百分点,证明改进后的网络可以有效提高遥感图像分割的精度。     

融合多尺度特征与注意力的脑白质病变分割

针对目前磁共振脑影像上的脑白质病变分割精度较低、小病灶易漏识的问题,提出一种结合多尺度信息与注意力机制的U-Net改进模型用于脑白质病变分割.首先,引入多尺度卷积模块以拓展网络宽度,提升特征捕获能力.其次,引入混合下采样模块,对粗、细两种粒度的下采样特征进行融合以减少下采样过程中的信息损失;同时,引入跨层融合模块,通过对跳跃连接两端的编、解码信息进行融合,降低对等层间的语义差异.最后,在编码阶段采用分散注意力模式,根据深、浅层的不同特点分别设计空间注意力模块和通道注意力模块,以增强网络对病灶区域的关注度.在MICCAI2017 WMHs分割挑战赛提供的公开数据集上与同任务的其它文献算法进行对比,本文算法在召回率和相似系数的性能评估上均获得了有效提升,分别达到了0.834和0.803,这表明本文算法是一种有效的脑白质病变自动分割算法.     

融合注意力机制的金属缺陷图像分割方法

由于金属表面缺陷图像的特性,有效精确分割是图像处理任务中的一大挑战.为了获得缺陷的类型、大小及位置信息,本文提出一种融合注意力机制的金属缺陷图像分割网络.该网络分为两条路径,语义信息路径主要由残差块构成的卷积网络获得特征图,采样过程中分步融合注意力机制以增强特征与背景对比度.旁路路径设计注意力机制模块获得位置信息的权重...