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摘要:
医学图像分割领域对图像分割算法的精度和执行速度提出了很高的要求.目前在主流计算机视觉领域,医学图像分割所使用的语义分割网络大多是基于编码-解码结构及其改进算法.解码模块的最后一层通常使用一个双线性上采样结构来恢复特征图的分辨率,这种过于简单的上采样结构可能会导致分割的效果并不理想.基于此,提出了一种基于输入数据的上采样方法来替代双线性插值,在医学图像分割时能够减少10%以上的内存占用,同时在预测数据集上得到了1%~2%的精度提升.
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文献信息
篇名 基于数据上采样的医学图像分割研究
来源期刊 电子设计工程 学科
关键词 医学图像 分割 编码 解码 上采样 语义分割
年,卷(期) 2021,(5) 所属期刊栏目 计算机技术与应用|Computer Technology Application
研究方向 页码范围 7-11
页数 5页 分类号 TN919
字数 语种 中文
DOI 10.14022/j.issn1674-6236.2021.05.002
五维指标
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
医学图像
分割
编码
解码
上采样
语义分割
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
电子设计工程
半月刊
1674-6236
61-1477/TN
大16开
西安市高新区高新路25号瑞欣大厦10A室
52-142
1994
chi
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