DICE

作品数：162被引量：354H指数：10
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面向腺体组织病理学图像分割的改进U2-Net模型
《小型微型计算机系统》2025年第4期914-921,共8页张正旭 陈庆奎 付直兵 黄陈 
国家自然科学基金项目(61572325)资助;上海重点科技攻关项目(19DZ1208903)资助.
结直肠癌是全球癌症患病人数当中致死率最高的癌症之一,为提高结直肠腺体的分割准确率,本文把U2-Net引入到医学图像分割领域,并对其改进以提高分割效果.首先,为减弱下采样带来的细节特征丢失和上采样时插值误差,在RSU内部的桥接处引入A...
关键词：U2-Net 结直肠 医学图像分割 DICE 
基于优化U-net的单色图像分割算法
《信息记录材料》2025年第1期204-207,共4页肖政文 刘丹 
数字图像处理在公安领域的应用十分广泛,其中对单色图像分割预处理,在人脸识别、车辆识别和指纹识别等方面有着十分重要的作用。本文提出一种改进的U-net,选取交叉损失函数(constituent error,CE)与Dice Loss组合作为损失函数,提高网络...
关键词：单色图像 语义分割 改进U-net 交叉熵损失函数(CE) Dice Loss损失函数 LayerScaler模块 
公共艺术介入城市更新的DICE策略初探
《北京规划建设》2024年第6期185-188,共4页王英 刘晨瑜 
随着城市进入存量更新、追求品质的发展阶段,城市更新从单纯地改善物质空间环境、补足基础设施和公共服务设施,转变为更综合的社会改良和整体复兴。公共艺术,作为一种基于城市公共空间、关注公众情感体验、塑造城市公共人文场景的开放...
关键词：城市更新 公共艺术 城市公共空间 艺术介入 公共服务设施 基础设施 社会改良 存量更新 
基于多尺度空洞融合注意力的车道线检测算法
《电子测量技术》2024年第23期84-92,共9页李沐原 张兰春 张博源 
江苏省高校自然科学基金重大项目(22KJA580002);江苏理工学院研究生实践创新计划项目(XSJCX23_34)资助。
UFSA-LD算法在提取车道线的细长结构特征时,面临信息丢失、长距离上下文捕获困难以及边界细节识别不敏感等挑战。本文提出一种基于多尺度空洞特征融合注意力的车道线检测算法:在UFSA-LD辅助分割分支加入MDFA模块,借助空洞空间金字塔池化...
关键词：车道线检测 ASPP 融合注意力 Dice Loss 
基于U^(2)-Net和形态学的裂缝损伤量化评估研究
《工业建筑》2024年第11期67-77,共11页李云汇 康帅 贺东青 丁亚芃 
河南省科技攻关计划项目(232102321076)。
针对混凝土结构表观裂缝数据类别不均衡与损伤特征量化问题,提出了一种基于U^(2)-Net和形态学结合的裂缝损伤评估方法。首先,将Dice损失函数与损失权重融合构造损失函数,并嵌入迁移学习,使用U^(2)-Net网络对混凝土构件表观裂缝的数据集...
关键词：U^(2)-Net Dice损失函数 裂缝量化 形态学 非均衡数据集 
基于拉普拉斯金字塔残差网络的多尺度图像压缩研究
《印刷与数字媒体技术研究》2024年第5期33-44,共12页田学军 章文强 马梓轩 陈良哲 叶卉荣 舒忠 
湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(No.T2022038);荆楚理工学院校级科研团队项目(No.TD202101);2023年度荆门市科技计划重点项目(No.2023YFZD056);荆门市课程思政研究项目(No.JMG2024141)。
为了更好地进行图像重建,加强对图像多尺度特征表示和特征融合的处理,本研究提出一种新的多尺度特征融合图像重建网络模型。模型包括迭代降采样和迭代上采样过程。迭代降采样过程是通过在拉普拉斯金字塔残差控制网络模型中将高斯卷积核...
关键词：压缩感知图像重构 图像多尺度特征 拉普拉斯金字塔模型 差分运算 GJ-UNet深度学习网络模型 Dice损失函数 
基于改进U-Net的遥感图像语义分割被引量：1
《吉林大学学报（地球科学版）》2024年第5期1752-1763,共12页高康哲 王凤艳 刘子维 王明常 
国家自然科学基金项目(42077242,42171407);自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室开放基金项目(KF-2020-05-024);吉林省自然科学基金项目(20210101098JC)。
全卷积神经网络在遥感图像语义分割中得到了广泛应用,该方法地物分类精度和效率较高,但对地物分布不均匀遥感图像占比较少地物的分类准确率较低。为了提高遥感图像的分类精度,本文通过添加先验知识方法丰富输入数据特征,采用密集链接方...
关键词：深度学习 多特征 密集链接 Focal Loss Dice Loss LayerScale模块 改进U-Net 语义分割 
基于卷积神经网络的颅内囊状动脉瘤半自动分割模型的构建与验证研究
《中国脑血管病杂志》2024年第9期577-586,共10页耿介文 王思敏 胡鹏 何川 张鸿祺 
国家重点研发计划重大慢性非传染性疾病防控研究重点专项(2016YFC1300800);首都临床诊疗技术研究及转化应用(Z201100005520021);北京市博士后科研活动经费资助项目(2023-ZZ-009);2023院级科技转化课题(KJZH20237)。
目的基于卷积神经网络创建一种半自动的颅内囊状动脉瘤分割技术。方法回顾性连续纳入2017年7月至2020年7月“中国颅内动脉瘤计划”数据库中首都医科大学宣武医院的单中心数据,所有数据在分析前均进行了匿名处理。收集所有患者的基线资料...
关键词：颅内囊性动脉瘤 分割模型 神经网络 U形网络结构 Dice相似系数 
人工智能技术在Stanford A型主动脉夹层CT血管成像图像分割中的应用
《中华实用诊断与治疗杂志》2024年第9期962-966,共5页谢瑞刚 潘玉坤 阚晓婧 葛英辉 
河南省医学科技攻关计划联合共建项目(2018020453);河南省心脏病影像医学重点实验室(豫卫科教函[2021]44号)。
目的探讨Stanford B型主动脉夹层CT血管成像(CT angiography,CTA)人工智能分割软件的迁移学习在Stanford A型主动脉夹层诊断中的应用价值。方法回顾性分析2018年12月—2021年7月阜外华中心血管病医院行手术治疗的41例Stanford A型主动...
关键词：主动脉夹层 Stanford B型 Stanford A型 人工智能 CT血管成像 图像分割 迁移学习 Dice相似系数 
基于改进YOLOv8n的煤矿井下钻杆计数方法被引量：1
《工矿自动化》2024年第8期112-119,共8页姜媛媛 刘宋波 
安徽省重点研究与开发计划项目(202104g01020012);安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院研发专项基金资助项目(ALW2020YF18)。
为提高煤矿井下钻杆计数的效率和精度,提出了一种基于改进YOLOv8n模型的煤矿井下钻杆计数方法。建立了YOLOv8n−TBiD模型,该模型可准确检测矿井钻机工作视频中的钻杆并进行有效分割:为有效捕获钻杆的边界信息,提高模型对钻杆形状识别的精...
关键词：矿井钻机 钻杆计数 YOLOv8n−TBiD BiFPN Triplet Attention Dice损失函数 钻杆掩码 图像分割 
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