- 计算机视觉算法分享。问题或建议，请文章私信或者文章末尾扫码加微信留言。
- sora 具体介绍和使用方法：OpenAI Sora 下一代生产力：最新小白必看教程 | 解剖Sora的前世今生 | Sora核心源码
- 目前 openai 官方还未开放 sora 灰度，不过根据文生图模型 DALL·E 案例，一定是先给 ChatGPT Plus 付费用户使用，需要注册或者升级 GPT Plus 可以看这个教程:ChatGPT Plus 1分钟一键升级
- Youtube、Onlyfans等国外优质服务订阅
- ChatGPT充值升级 Plus
1 论文题目
- 一种新的图像分割方法：具有边界注意的两级解码网络
2 论文摘要
- 医学图像分割往往来自于类别不平衡、目标边界模糊和数据小等挑战。如何建立一个自动分割医学图像的框架是一项重要的任务。虽然已经对这一问题进行了一些研究，但对提高医疗服务的效率和质量仍有很大的空间。本文利用深度学习的强大能力来提取特征，开发了一种具有边界注意的两阶段解码网络（TSD-BA），该网络可以在目标定位阶段定位感兴趣的区域，并在细节重构阶段获得更多的空间结构特征。特别地，使用深度融合模型（DFM）来聚合高级语义特征，以准确地捕获目标的位置。随后，应用边界注意模块（BAM）对边界特征进行了进一步的挖掘。此外，还采用了数据增强和迁移学习来避免小数据集造成的溢出。最后，引入像素位置感知（PPA）损失来关注硬像素，缓解类不平衡问题。大量的实验结果表明，与现有的方法相比，该TSD-BA取得了最好的性能。
3 论文创新点
- 提出了一种新的TSD-BA框架来解决医学图像分割的类别不平衡和边界。
- 应用DFM对roi进行定位，并获得后续重构的粗分割结果。在重构阶段，利用BAM来进一步挖掘边界信息。
- 我们在不同的公共医学图像数据集上进行了广泛的实验，比较研究表明，所提出的模型优于最先进的医学分割模型。
4 论文架构
5 不足之处
- 无
6 未来展望
- 此外，迁移学习和数据增强被用于小数据问题。此外，我们还引入了像素位置感知（PPA）损失函数来强调硬像素的重要性，并减轻了类不平衡的影响。
7 论文地址
- https://springer.dosf.top/article/10.1007/s13042-021-01459-6
8 论文代码
- 无
计算机视觉最新进展-Sora
- 计算机视觉算法分享。问题或建议，请文章私信或者文章末尾扫码加微信留言。
- sora 具体介绍和使用方法：OpenAI Sora 下一代生产力：最新小白必看教程 | 解剖Sora的前世今生 | Sora核心源码
- 目前 openai 官方还未开放 sora 灰度，不过根据文生图模型 DALL·E 案例，一定是先给 ChatGPT Plus 付费用户使用，需要注册或者升级 GPT Plus 可以看这个教程:ChatGPT Plus 1分钟一键升级
- Youtube、Onlyfans等国外优质服务订阅
- ChatGPT充值升级 Plus
-
如有其他疑问可以加以下微信二维码联系
-
更多计算机视觉最新最先进算法请扫描关注以下公众号
-
-
参考：https://openai.com/sora
