【摘 要】
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卷积神经网络问世以来为我们的生活带来了许多便利,无论是马路上车辆行人的检测还是医学上肿瘤的检测和分割,都可以看见它的影子。但卷积神经网络存在缺陷,向量化的胶囊网络
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卷积神经网络问世以来为我们的生活带来了许多便利,无论是马路上车辆行人的检测还是医学上肿瘤的检测和分割,都可以看见它的影子。但卷积神经网络存在缺陷,向量化的胶囊网络的提出一定程度上完善了卷积网络的不足。胶囊的向量表示可以包含更多细节的信息,对于像医学图像分割这样需要高精度的任务是十分有效的。本文以胶囊网络为基础,首先对胶囊网络的工作原理进行改动,然后以SegCap网络为基础对胶囊分割网络进行研究。具体工作如下:首先考虑到胶囊网络的重构损失为均方误差,只是点点之间的对应关系,我们提出采用不同的相似度函数作为重构损失。利用余弦相似度函数和结构相似性函数作为重构损失时,促使网络产生不同的促进效果,使得重构图片更具有完整性和圆润性。然后针对动态路由协议,本文指出了指数型耦合系数,改变耦合系数的分布,期望更优的分离效果。通过实验发现指数的范围在0.5至1之间,网络的识别精确度会有所提升,并且有一定的适用性。最后在之前研究基础上对SegCap网络进行改进,针对分割任务,采用不同的分割损失函数进行实验观察,发现有Dice系数参与的分割损失函数更关注细节,同时更改重构损失为余弦相似度,保证了线条的连续性。随后采用相干增强扩散模型对分割图像进行增强,促使线条上微小的间断点连接,在医学图像处理上有更好的效果。
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