UNet视盘分割方法中如何融合残差注意力机制.docx

UNet视盘分割方法中如何融合残差注意力机制

目录

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1UNet视盘分割方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2残差注意力机制简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1神经网络基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1.1卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.1.2残差网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.2注意力机制原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.2.1自注意力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.2.2空间注意力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.3融合策略分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.3.1注意力权重融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

2.3.2特征图融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

残差注意力机制在UNet中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.1残差块设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.1.1残差连接的引入．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

3.1.2残差块的结构特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.2残差注意力机制的实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

3.2.1残差注意力模块设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

3.2.2残差注意力机制的计算过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.3实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

3.3.1实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

3.3.2性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

3.3.3实验结果与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

融合策略优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

4.1注意力权重融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

4.1.1权重初始化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

4.1.2权重更新机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

4.2特征图融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

4.2.1特征图重采样技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

4.2.2特征图融合算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

4.3融合效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

4.3.1融合前后对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

4.3.2融合效果评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

实验结果与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

5.1实验数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．