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多孔全卷积网络的语义分割算法研究
被引量:
3
1
作者
戴伟
达
霍智勇
+1 位作者
严邓涛
陈钊
《南京邮电大学学报(自然科学版)》
北大核心
2018年第4期96-102,共7页
全卷积网络(Fully Convolutional Network,FCN)中由于连续的最大池化和下采样操作造成特征分辨率急剧降低,使最终上采样恢复的特征图失去对图像的细节敏感性。文中采用多孔卷积替代全卷积网络中的标准卷积,从而使得卷积网络在计算特征...
全卷积网络(Fully Convolutional Network,FCN)中由于连续的最大池化和下采样操作造成特征分辨率急剧降低,使最终上采样恢复的特征图失去对图像的细节敏感性。文中采用多孔卷积替代全卷积网络中的标准卷积,从而使得卷积网络在计算特征响应时能精确控制图像的分辨率,同时在不增加参数数量以及计算量的前提下,有效地扩大了滤波器的感受野。数值实验表明,文中算法利用更多的上下文信息获取了更稠密的特征,有效地提高了分割精度。
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关键词
卷积神经网络
语义分割
最大池化
感受野
多孔卷积
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职称材料
基于全连接神经网络和边缘感知视差传播的立体匹配算法研究
被引量:
3
2
作者
严邓涛
霍智勇
+1 位作者
戴伟
达
陈钊
《南京邮电大学学报(自然科学版)》
北大核心
2018年第3期83-88,共6页
提出一种基于全连接神经网络和边缘感知视差传播(Edge-aware Disparity Propagation,EDP)的立体匹配算法。首先通过全连接网络获得初始的匹配代价,并利用胜者为王(Winner Takes All,WTA)算法生成初始视差图;然后进行一致性检测,对不一...
提出一种基于全连接神经网络和边缘感知视差传播(Edge-aware Disparity Propagation,EDP)的立体匹配算法。首先通过全连接网络获得初始的匹配代价,并利用胜者为王(Winner Takes All,WTA)算法生成初始视差图;然后进行一致性检测,对不一致视差点采用EDP和测地距滤波算法计算得到新的匹配代价和视差值,并填充初始视差图;最后,对填充后的视差图进行亚像素增强优化。实验数值表明,该算法能有效降低立体匹配的误匹配率,提高视差图精度,特别是在非闭塞区域有较低的误匹配率。
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关键词
立体匹配
全连接神经网络
视差传播
测地距滤波
边缘感知
亚像素增强
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职称材料
基于双通道三维密集连接网络的脑胶质瘤核磁共振成像分割算法研究
被引量:
2
3
作者
霍智勇
杜帅煜
+1 位作者
陈钊
戴伟
达
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期763-768,776,共7页
针对脑胶质瘤形状、位置及大小的不一致性,本文提出了一种基于双通道三维密集连接网络的脑胶质瘤核磁共振成像(MRI)自动分割算法。该算法基于三维卷积神经网络,在两个通道采用不同大小卷积核,从而在不同尺度感受野下提取多尺度特征,并...
针对脑胶质瘤形状、位置及大小的不一致性,本文提出了一种基于双通道三维密集连接网络的脑胶质瘤核磁共振成像(MRI)自动分割算法。该算法基于三维卷积神经网络,在两个通道采用不同大小卷积核,从而在不同尺度感受野下提取多尺度特征,并构造各自的密集连接块进行特征学习与传递,通过特征结联后输入到分类层进行目标体素分类,最终实现脑胶质瘤的自动分割。为了验证本文算法的实用性,本文采用公开的脑肿瘤分割挑战赛数据集对网络进行训练与验证,并将得到的结果与其他脑胶质瘤分割方法比较。实验结果表明,本文所提出的算法能够更准确地分割出不同的肿瘤病变区域,在临床脑肿瘤疾病诊断中具有一定的应用价值。
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关键词
三维卷积神经网络
密集连接块
核磁共振成像
脑胶质瘤分割
原文传递
题名
多孔全卷积网络的语义分割算法研究
被引量:
3
1
作者
戴伟
达
霍智勇
严邓涛
陈钊
机构
南京邮电大学通信与信息工程学院
南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室
出处
《南京邮电大学学报(自然科学版)》
北大核心
2018年第4期96-102,共7页
基金
国家自然科学基金(61471201)
江苏省高校自然科学研究重点项目(13KJA510004)
+2 种基金
江苏省自然科学基金青年基金(BK20130867)
江苏省"六大人才高峰"(2014-DZXX-008)
南京邮电大学"1311人才计划"资助项目
文摘
全卷积网络(Fully Convolutional Network,FCN)中由于连续的最大池化和下采样操作造成特征分辨率急剧降低,使最终上采样恢复的特征图失去对图像的细节敏感性。文中采用多孔卷积替代全卷积网络中的标准卷积,从而使得卷积网络在计算特征响应时能精确控制图像的分辨率,同时在不增加参数数量以及计算量的前提下,有效地扩大了滤波器的感受野。数值实验表明,文中算法利用更多的上下文信息获取了更稠密的特征,有效地提高了分割精度。
关键词
卷积神经网络
语义分割
最大池化
感受野
多孔卷积
Keywords
convolutional neural networks
semantic segmentation
max-pooling
field-of-view
atrous convolution
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于全连接神经网络和边缘感知视差传播的立体匹配算法研究
被引量:
3
2
作者
严邓涛
霍智勇
戴伟
达
陈钊
机构
南京邮电大学通信与信息工程学院
南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室
出处
《南京邮电大学学报(自然科学版)》
北大核心
2018年第3期83-88,共6页
基金
国家自然科学基金(61471201)
江苏省高校自然科学研究重点项目(13KJA510004)
+2 种基金
江苏省自然科学基金青年基金(BK20130867)
江苏省"六大人才高峰"项目(2014-DZXX-008)
南京邮电大学"1311人才计划"资助项目
文摘
提出一种基于全连接神经网络和边缘感知视差传播(Edge-aware Disparity Propagation,EDP)的立体匹配算法。首先通过全连接网络获得初始的匹配代价,并利用胜者为王(Winner Takes All,WTA)算法生成初始视差图;然后进行一致性检测,对不一致视差点采用EDP和测地距滤波算法计算得到新的匹配代价和视差值,并填充初始视差图;最后,对填充后的视差图进行亚像素增强优化。实验数值表明,该算法能有效降低立体匹配的误匹配率,提高视差图精度,特别是在非闭塞区域有较低的误匹配率。
关键词
立体匹配
全连接神经网络
视差传播
测地距滤波
边缘感知
亚像素增强
Keywords
stereo matching
fully-connected neural network
disparity propagation
geodesic filter
edge-aware
subpixel enhancement
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于双通道三维密集连接网络的脑胶质瘤核磁共振成像分割算法研究
被引量:
2
3
作者
霍智勇
杜帅煜
陈钊
戴伟
达
机构
南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室
南京邮电大学通信与信息工程学院
出处
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期763-768,776,共7页
基金
国家自然科学基金(61471201)
江苏省自然科学基金青年基金(BK20130867)
文摘
针对脑胶质瘤形状、位置及大小的不一致性,本文提出了一种基于双通道三维密集连接网络的脑胶质瘤核磁共振成像(MRI)自动分割算法。该算法基于三维卷积神经网络,在两个通道采用不同大小卷积核,从而在不同尺度感受野下提取多尺度特征,并构造各自的密集连接块进行特征学习与传递,通过特征结联后输入到分类层进行目标体素分类,最终实现脑胶质瘤的自动分割。为了验证本文算法的实用性,本文采用公开的脑肿瘤分割挑战赛数据集对网络进行训练与验证,并将得到的结果与其他脑胶质瘤分割方法比较。实验结果表明,本文所提出的算法能够更准确地分割出不同的肿瘤病变区域,在临床脑肿瘤疾病诊断中具有一定的应用价值。
关键词
三维卷积神经网络
密集连接块
核磁共振成像
脑胶质瘤分割
Keywords
three-dimensional convolutional neural network
densely connected block
magnetic resonance imaging
brain glioma segmentation
分类号
R739.41 [医药卫生—肿瘤]
R445.2 [医药卫生—临床医学]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多孔全卷积网络的语义分割算法研究
戴伟
达
霍智勇
严邓涛
陈钊
《南京邮电大学学报(自然科学版)》
北大核心
2018
3
下载PDF
职称材料
2
基于全连接神经网络和边缘感知视差传播的立体匹配算法研究
严邓涛
霍智勇
戴伟
达
陈钊
《南京邮电大学学报(自然科学版)》
北大核心
2018
3
下载PDF
职称材料
3
基于双通道三维密集连接网络的脑胶质瘤核磁共振成像分割算法研究
霍智勇
杜帅煜
陈钊
戴伟
达
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
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