【摘 要】
：
现有的端到端青光眼筛查模型往往忽略细微病变区域而导致过拟合问题,并且其可解释性区域尚不明确.针对上述问题,提出一种语义特征图引导的青光眼筛查方法.利用基于MobileNet v2作为特征提取网络的DeepLab v3+分割模型进行视盘区域的分割定位,并且根据定位结果提取用于青光眼筛查的重点感兴趣区域,再通过设计注意力模块将其嵌入VGG分类网络实现青光眼的准确筛查.注意力模块利用语义特征图融合浅层特
【机 构】
：
中南大学自动化学院,中南大学计算机学院
【基金项目】
：
国家自然科学基金青年科学基金(61502537),湖南省自然科学基金(2018JJ3681),中南大学研究生自由探索与创新项目(2020zzts567).
论文部分内容阅读
现有的端到端青光眼筛查模型往往忽略细微病变区域而导致过拟合问题,并且其可解释性区域尚不明确.针对上述问题,提出一种语义特征图引导的青光眼筛查方法.利用基于MobileNet v2作为特征提取网络的DeepLab v3+分割模型进行视盘区域的分割定位,并且根据定位结果提取用于青光眼筛查的重点感兴趣区域,再通过设计注意力模块将其嵌入VGG分类网络实现青光眼的准确筛查.注意力模块利用语义特征图融合浅层特征综合生成注意力图,通过强化特征分类相关区域而抑制非相关区域,达到增强模型分类鲁棒性的目的.所提方法基于
其他文献
核电厂高压电气断相故障,在实际电厂运行中主控室无法监测到。而现有分析仅仅是从电网设备角度分析,核电厂无法得到电网计算分析结果,是业内断相问题分析的空白。将电网断相计算分析模型与核电厂全范围模拟机系统模型集成在一起,能够从电网侧和核电厂工艺系统运行设备侧完整分析出断相后核电厂运行情况。将成熟的电网断相计算与模拟完善的模拟机软件通过接口开发,连接在一起进行多种电压等级断相故障测试是难题,通过三相电机模
北国冰封,南方花开。岁末年初,举国上下备货忙,购置产自七彩云南的鲜花归家,置于厅堂、书房、茶室、卧室,每天以花儿般的心情辞岁迎新。过年期间消费的花卉。
空间增强现实是增强现实的三大形式之一,它利用投影等方式在物理空间中增强显示虚拟内容.在空间增强现实系统中,用户可以在物理空间与虚拟内容交互,具有良好的环境感知、空间感知与协同感知,交互任务执行过程中认知负荷低.首先以空间增强现实显示方式为例,通过其系统架构介绍空间增强现实的技术原理;然后将空间增强现实中的人机交互技术分类为基于触控的交互、基于手势或姿势的交互、基于控制器的交互、手持投影仪交互、实物
传统人机交互状态数据模拟过程数据视域特征采集不准确、数据模拟不连续,导致人机交互状态数据检测能力偏低,提出基于模糊关联聚类分析的人机交互状态数据模拟及挖掘方法。采用定量递归分析法完成数据模糊关联聚类。利用关联特征分布序列调度法,得到人机交互状态数据的规则训练集。在模糊扰动约束下,得到人机交互状态数据的聚类目标函数。采用相关性检测方法进行数据的人机交互设计,采用替代数据法对工业环境下的人机交互状态数
针对单模态特征条件下监控视频的场景识别精度与鲁棒性不高的问题,提出一种基于特征融合的半监督学习场景识别系统。系统模型首先通过卷积神经网络预训练模型分别提取视频帧与音频的场景描述特征;然后针对场景识别的特点进行视频级特征融合;接着通过深度信念网络进行无监督训练,并通过加入相对熵正则化项代价函数进行有监督调优;最后对模型分类效果进行了仿真分析。仿真结果表明,上述模型可有效提升监控场景分类精度,满足针对
为加速悬浮随机行走预刻画,利用了多介质格林函数本身的对称性,通过增加虚拟齐次纽曼边界,将有限差分空间离散区域缩减至原本的1/4,从而显著减小了差分矩阵的规模,加速了多介质格林函数表的生成.一般多介质格林函数表的对称性在理论上得到了证明.所提出的数值计算方法基于C++编程实现,其效率和正确性在一台32核服务器上通过数值实验得到了验证.实验结果表明,文中快速生成方法在达到超过8倍加速比的同时,取得了与
针对环形振荡器物理不可克隆函数均匀性与独特性不够理想的问题,提出一种可调可重构的环形振荡器物理不可克隆函数设计.该设计包含可重构环形振荡器模块、整合器模块和裁决器模块.可重构环形振荡器模块由多个独立且具有相同设计的可重构环形振荡器-计数器组构成,芯片各部分的工艺偏差由计数器的数值反映;整合器模块通过将多个计数器数值进行排序并依次作差,以减弱芯片固有时延对物理不可克隆函数均匀性与独特性的不良影响;裁
针对当前方法提取的多帧图像目标特征精度较差,导致多帧图像特征目标跟踪准确率较低、跟踪时间较长的问题,提出了基于视觉传达的多帧图像特征目标跟踪方法。采用稀疏表示方法采集多帧图像目标特征,利用高斯分布构建图像运动模型,小波分析多帧图像灰度及细节特征,根据灰度投影法提取多帧图像目标特征,并匹配多帧图像特征点,获取多帧图像轮廓轨迹追踪目标,运用图像运动目标状态模型,求解前景轮廓的目标函数权重,实现多帧图像
针对传统图像显著区域的目标运动检测能力不足,提出一种基于DCT域视觉的图像显著区域检测方法。以MCU为基本单位将监控图像分割成图块,利用DCT系数对颜色、亮度、纹理等特征向量进行提取计算得到全局对比度,运用最大类间方差法计算阈值将图像分割,获得视觉显著区域。同时,以全局背景判断图像中的注视区范围、注视点位置,计算注视点中最强的位置,完成显著图像的区域检测。实验证明,所提方法可以实时对出现在显著区域