分享5篇关于跳跃连接的计算机专业论文

今天分享的是关于跳跃连接的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到跳跃连接等主题,本文能够帮助到你

基于U-Net网络的医学图像分割方法研究

这是一篇关于医学图像分割,卷积神经网络,U型网络,注意力机制,跳跃连接的论文, 主要内容为随着医学成像技术的日臻完善,医学图像的检查已经成为诊断流程中必不可少的步骤,以此来协助医生更好地诊断病症。传统的人工检查医学图像的方式是一项耗费时间的工作,还需要临床专家和技术人员参与,不能满足广大医生和病人的需求,迫切地需要一种高效率的方式。通过引入计算机视觉技术来辅助医生不仅可以减轻医生的工作量,同时也能减少误判情况的出现。在医学图像分割任务中,如何实现快速分割的同时兼顾高准确性一直都是研究的热点。本文对基于U-Net网络的医学图像分割提出了新的改进模型,并在实验中验证了有效性。主要工作内容如下:(1)针对医学图像分割方法中存在的特征信息提取不充分,边界分割不清晰以及分割精度不足等问题,本文提出了融合空间通道注意力门的U-Net分割模型。通过融合残差机制和压缩-激励模块代替网络中原本的卷积模块对边界信息进行优化,同时在解码阶段应用空间通道注意力门来增强特征,优化了直接采用跳跃连接带来的语义信息差异的问题,从而提高算法分割的准确率。在LITS-28公共肝脏数据集上验证了本文算法,其中平均交并比(MIOU)和Dice相似系数分别达到93.68%和96.45%,相比于其它类似算法,本文所提算法的对肝脏边界分割更准确,分割的肝脏精度也更高。(2)由于卷积神经网络(Convolutional NeuralNetwork,CNN)模型本身的感受野有限,导致了在建立长距离依赖这方面CNN模型存在不足。针对这一问题,本文提出了基于Transformer的医学图像分割模型,在编码部分采用CNNTransformer混合的结构,既保留CNN在提取语义特征和细节信息的优势,又可以充分利用Transformer建立长距离依赖关系。同时改进了编码器中ResNet50网络的卷积层,改进后的卷积层比标准卷积层拥有了更好的特征提取能力。在解码部分加入基于归一化的注意力模块(NAM),重新设计了通道和空间注意子模块,利用权重贡献因子提高注意力机制的性能。在Synapse多器官分割数据集验证了本文算法的性能,其中平均骰子相似系数(DSC)和平均Hausdorff距离分别达到77.72%和31.53毫米,与其他算法相比,本文基于Transformer的医学图像分割模型得到的医学图像分割结果更准确。

基于U-Net网络的医学图像分割方法研究

基于对称U形网络的医学图像分割算法研究与实现

这是一篇关于医学图像,深度学习,卷积神经网络,跳跃连接,注意力机制,Transformer的论文, 主要内容为医学图像的精准分割是医生进行疾病诊断和治疗的关键,但传统分割方法在自动化程度以及精度等方面尚有欠缺。随着深度学习技术的发展,特别是U-Net网络的提出,使得医学图像分割领域取得了巨大的进步。U-Net等U形网络主要由跳跃连接和编解码器两个部分组成,这两个部分的优劣会对最终的分割精度产生直接的影响,因此本文分别从跳跃连接和编解码器这两个部分入手设计新型智能网络结构,提升医学图像的分割精度,具体研究内容如下:(1)针对跳跃连接忽视特征图差异性导致的信息传递受损的问题,提出了金字塔卷积注意力融合网络(Pyramid Convolution Attention Fusion Network,PCAF-Net),在跳跃连接中引入金字塔卷积注意力融合机制,加强跳跃连接中特征图的语义表达能力,提升网络分割精度。(2)针对编解码器对特征信息提取不足的问题,提出了信息增强Transformer-Unet(Information Enhancement Transformer-Unet,IET-Unet),在该网络中对自注意力机制进行改进,在有效降低模型计算量的同时对医学图像的全局特征进行提取,提升模型对特征信息的提取能力,为Transformer结构在医学图像分割任务中的研究与应用提供了相应的研究基础和重要的参考价值。(3)本文基于第二章和第三章所提出的算法模型,设计并实现了智能辅助诊断平台。整个平台主要分为数据管理和存储、数据处理和分析以及用户界面三部分。为用户提供了数据加载,图像自动分割、诊断结果保存等功能,从而为医生和患者提供便捷、准确和快速的图像诊断结果,提高医生的工作效率。

基于生成对抗网络的图像修复算法研究

这是一篇关于残差序列提取,图像修复算法,生成对抗网络,卷积神经网络,深度学习模型,多尺度判别网络,跳跃连接的论文, 主要内容为计算机视觉在人工智能体系中就像我们人类的眼睛一样,把各种生活中的图像数据加以处理使得机器可以像人一样理解处理图像。近年来,随着人工智能和大数据技术的不断成熟以及在各行各业中的使用不断地增多,采集存储的图像数据也不断的增多,图像数据会有不同程度的缺损破坏,因此图像修复在图形图像学和计算机视觉中是一个比较受关注的课题。图像修复的难点在于破损的部分信息未知,封闭未知的部分的信息丢失。学习破损周边部分信息,引导算法修复图像,生成完整图像成为重点。目前大部分修复方法能在修复固定形状的缺失图像时效果较好,当修复多种形状的缺失图像时效果较差,同时对于大面积缺失或背景复杂的图像修复效果欠佳。因此为了克服现有方法的不足之处,实现各种缺失图像的自动修复并且使修复结果看起来真实自然,是一项非常有意义的工作。生成对抗网络自问世以来在数据增强和低质量数据提升的应用研究取得显著成效。因此本研究基于生成对抗网络的方法来进行对缺失图像自动修复的研究,主要研究内容分别为下面三个内容:(1)提出了融合多尺度残差编码的图像修复方法(Multiscale Residual Coding Networks,MRC-Net)。采用生成对抗的思想,通过改进Pix2pix模型的生成网络,编码网络每一层下采样采用残差网络,之后的特征推测引入空洞卷积层,编码网络和解码网络对应层之间跳跃连接的拼接方式增加的原始特征的重用。同时在判别网络中引入多尺度判别网络,提高模型对图像细节纹理的鉴别,通过联合多尺度损失、像素损失和全变分损失反馈提高对修复模型修复的约束能力,经过修复网络和判别模型不断地传递其损失,使模型能够将各种形状的缺失图像自动修复。将MRC-Net模型在数据集Celeb A和数据集Places2上训练与测试。实验表明,MRC-Net模型能有效提取缺失信息,可以较好的修复各种形状缺失类型的图像,同时可以提高图像修复结果的质量。(2)提出了融合多尺度残差注意力的图像修复方法(Multiscale Residual Squeezeand-Excitation Networks,MRS-Net)。在原始的多尺度对抗修复模型中引入残差注意力模块,通过多尺度损失、联合像素损失、内容损失、风格损失和全变分损失共同反馈修复模型,确保缺失部分的修复边界与原始图像在视觉上连贯一致,通过二进制交叉熵损失反馈判别网络。将MRS-Net模型在数据集Celeb A和数据集Places2上训练与测试。实验表明,MRS-Net模型进一步提高修复结果质量,同时在大面积缺失图像的修复结果有所提升,修复结果具有自然过渡的边界和清晰的细节,在评价指标上均有所提高。(3)设计一个缺失图像修复的原型系统,并实现平台系统的功能有用户信息管理功能、图像修复系统的介绍、图像修复算法的介绍、上传图像的功能、预处理图像的功能、图像修复的功能、查看图像的功能、下载图像的功能。