U-NET网络相关论文
计算机断层扫描图像（Computed Tomography,CT）中肺部结节的大小和形态是以影像学方法判断肺癌良恶性的重要临床依据之一。对于CT影像......
在电影心脏核磁共振（CMR）图像上准确分割左心室、右心室和心肌是心脏功能评估和诊断的重要步骤。然而，大多数带标注的CMR图像数据量较......
近年来,快速发展的光学卫星已成为稳定、高效的对地观测系统中不可或缺的组成部分,这给人类观测地球带来了极大的便利。光学卫星影......
目的：基于深度学习方法使用U-Net网络训练模型，实现纵隔淋巴结自动分割。方法：收集医院呼吸内科提供的294例患者的369幅纵隔淋巴结超......
针对金属工件表面缺陷分割精度低的问题,通过对工件表面图像缺陷特征研究,提出以U-net为基础,结合多尺度自适应形态特征提取模块（MA......
白内障疾病导致人类视力模糊,及时的诊断和治疗可以提高白内障患者的生活质量。后照明图像分割是白内障疾病检测的基础步骤。然而,......
磁共振成像（MRI）技术具有对人体无损伤,软组织分辨率高,多参数成像等优点,目前已成为临床主要检查技术。但其最大的缺点是成像速度慢......
心血管疾病（Cardiovascular Diseases,CVDs）一直是医学界和民众关注的焦点之一,其死亡率居疾病致死率榜首。如何降低心血管疾病对人......
肾脏病理图像中肾小球的自动分割提取对于快速诊断肾脏疾病至关重要.针对高质量标注的肾小球病理图像数据不足的问题,提出基于pix2......
受光学系统失真、系统噪声、曝光不足或过量等因素的影响,得到的图片往往信息微弱、无法辨识,需要进行图像预处理.预处理的目的是......
针对输电线路巡检航拍的绝缘子图像存在背景复杂、对比度不明显、图像质量不能保证等情况造成绝缘子分割精度不高的问题,提出一种......
脑肿瘤因其较高的发病率和致死率已经成为严重威胁人类健康的神经系统疾病,对脑肿瘤诊断分析方法研究一直是国内外的热点研究方向......
近年来,违法占用耕地现象屡禁不止,如何利用人工智能等新一代信息技术,快速摸清农村乱占耕地建房底数,做到“早发现、早制止、严查......
照片已经成为人们记录生活和相互分享交流的一个重要媒介,清晰的图像可以更好的表达拍摄者所要传递的信息,因而人们对拍照质量提出......
随着互联网技术的发展,为了解决图像在信道传输过程中产生丢包或者误码失真的问题,多描述编码（Multiple Description Coding,MDC）作......
北方水稻作为我国“北粮南运”工程中的重要粮食作物,受纹枯病危害较严重,为提高北方水稻的产量及品质,通过利用Transformer模型结......
近几年,视网膜图像的血管分割一直是医学领域的研究热点,精确的分割视网膜血管是很多疾病诊断的重要前提,常常被作为诊断视网膜血......
在计算机视觉研究领域中,三维场景理解一直是一个重要的研究方向。随着三维点云采集设备的不断发展,基于三维点云的场景理解受到越......
遥感影像的地块背景特征复杂,当前地块分割方法不能较好地处理模糊的边缘信息,导致分割精度不理想;文章利用注意力机制处理地块特......
为在自然环境下准确分割作物苗期植株,实现苗期植株定位及其表型自动化测量,本文提出一种融合目标区域语义和边缘信息的作物苗期植......
针对眼底血管图像存在血管细小、视网膜病变而导致分割精度低的问题,提出了一种引入残差块、级联空洞卷积、嵌入注意力机制的U-Net......
双基地合成孔径雷达（Bistatic Synthetic Aperture Radar,BSAR）成像技术是利用收发双站与目标之间的相对运动来形成高分辨图像,其作......
本文基于VGG16网络,搭建FCN、U-net、SegNet三种网络模型,对同一数据集进行训练,通过多次实验,对比分析三种模型优劣.实验结果得出......
在金相组织的晶粒度自动化评估工作中,晶粒晶界识别的精准与否直接影响着金相组织晶粒度的评估准确度。在传统的图像处理算法中,晶......
中医舌诊可以通过舌面裂纹的测量了解身体的健康状况.考虑到采集图片分辨率不同、质量差异较大、背景复杂且不同患者舌头颜色纹理......
作为高陡岩质边坡建模的重要先决条件,快速精准地进行岩坡表面裂隙网络的参数化建模近年来成为了研究的热点.研究引入深度学习技术......
近几年以来,随着智能语音设备的普及,人们对语音降噪的需求日益增加,语音增强算法的作用也日益彰显。其中基于深度学习的语音增强......
针对传统方法难以精确分割出金属构件锈蚀区域特征的难题,构建了一种融合双注意力机制和U-Net深度学习网络的锈蚀图像区域分割模型......
构建太阳能电池片缺陷图像数据集,可以对收集到的太阳能电池片图像进行图像分割、复原、统一尺寸,并标出缺陷位置进行缺陷定位和转......
为改进传统人工方法对熔覆区域裂纹检测耗时、准确率低的现状,提出了一种融合注意力模型的熔覆区裂纹自动识别方法,以便对裂纹进行......
针对复杂背景下隧道的细小裂缝图像特征难以提取以及裂缝像素类别不平衡等问题,提出了一种改进U-Net网络的隧道裂缝分割算法。将U-......
为了更加方便快捷地检测大量复合绝缘子憎水性等级,提出一种基于图像分析和深度学习的复合绝缘子憎水性分级方法。首先为提高图像......
海面高度异常是反映海洋环境状况的主要变量之一。本文使用1993—2019年的融合月均海面高度异常数据,建立了基于深度学习的海面高......
针对传统作物行分割算法难以对覆膜回收期棉花作物行进行分割的问题,提出基于卷积神经网络的作物行检测方法。首先使用卷积神经网......
针对现有白平衡算法颜色校正不准确,色彩还原不真实问题,设计了一种基于改进U-Net网络的图像自动白平衡算法。该算法在普通U-Net网......
乳腺细胞的准确分割是乳腺组织切片图像病理分析的关键环节,对乳腺癌的诊治具有重要价值。针对乳腺细胞图像分割中细胞边界不清晰......
耕地作为一种战略性自然资源,是确保我国粮食生产安全的物质基础和重要前提。荒漠区绿洲性耕地生态环境脆弱,易受风沙侵蚀,对耕地......
拓展频带提高地震资料分辨率是薄储层预测和岩性尖灭点识别的关键手段.目前提升分辨率主要依靠反褶积谱蓝化、Q补偿等技术,这些方......
针对经典U-Net模型在椎骨CT分割过程中对图像信息利用不充分而造成图像边缘分割不清的问题,采用一种基于改进的U-Net模型的椎骨CT......
膀胱癌是泌尿系统最常见的恶性肿瘤,也是目前花费最高的癌症之一。肿瘤的分割在疾病的辅助诊断、治疗规划中具有重要意义。传统的......
随着科技的蓬勃发展,各类建筑外墙喷涂机器人不断出现,这种新兴的技术不仅大幅度降低了行业成本,更是将人力从艰苦、繁重、高危的......
冰裂隙作为冰川冰架表面一类典型特征,对于研究全球温室效应、冰架运动趋势、冰架稳定性具有重大意义,同时也是直接研究冰盖崩解的......
学位
骨龄预测时,手骨X光片经常存在标尺、伪影、噪声、曝光不当等缺陷.采用常规的滤波加深度学习神经网络等模型进行预测往往正确率不......
目的真皮和表皮可以反映人体皮肤的健康状况,是皮肤特征的一个重要评价指标。实验提出一种基于改进的U-Net网络的皮肤多类分割算法......
