视网膜血管的自动分割在糖尿病和高血压等疾病的诊断中起着重要作用。针对现有算法在细小血管和病变区域血管分割能力不足的问题,提出了一种基于改进整体嵌套边缘检测(HED)网络的视网膜血管分割算法。首先,采用了一种残差可变形卷积块代替普通卷积块,增强模型捕获血管形状和尺寸的能力;其次,采用扩张卷积层取代原有的池化层,用以保留血管特征的空间位置信息;最后,使用具有底部短连接结构的HED网络框架对预训练的网络进行特征提取和融合,使得模型可以更好地将骨干网络所提取的视网膜图像中血管的高级结构信息与低级细节信息相融合。通过在DRIVE(Digital Retinal Images for Vessel Extraction)和STARE(Structured Analysis of the Retina)数据集上进行验证,所提网络的灵敏度分别达到了81.75%和80.68%,特异性分别达到了97.67%和98.38%,准确性分别达到了95.44%和96.56%,受试者工作特征曲线(ROC)的曲线下面积(AUC)分别达到了98.33%和98.12%,实现了优于其他先进方法的综合分割性能。

PyTorch中的可变形卷积网络

变形神经网络 使用pytorch进行心电图诊断的可变形卷积网络。 这是文章“基于具有良好抗噪能力的可变形卷积神经网络的端到端12导心电图诊断系统”的源代码 入门 训练环境 NVIDIA驱动程序版本418.67 CUDA版本10.1 Python版本3.6.8 Pytorch版本1.4.0 + cu101 安装所需的软件包 从该存储库的根目录运行 pip install -r requirements.txt 下载数据集 我们使用CPSC-2018作为数据集。 您可以从下载数据重新处理数据并以.npy格式保存数据。 然后将数据放入文件夹./dataset/DataSet250HzRepeatFill并将标签放入文件夹./dataset 。 有关更多详细信息，请参考load_dataset.py 。 注意：在我们的实验中，我们删除了总长度超过30秒的数据，将采样频率降低到250 Hz

利用Pytorch实现的可变形卷积网络v2

可变形卷积的TensorFlow实现 这是以下论文的TensorFlow实现： 戴继峰，齐浩志，熊玉文，李毅，张国栋，韩寒，魏一辰。 2017。可变形卷积网络。 arXiv [cs.CV]。 arXiv。 该代码只能在。 旋转训练图 采样地点 基本用法 DeformableConvLayer是自定义的Keras图层，因此您可以像其他任何标准图层（例如Dense ， Conv2D一样使用它。 这是一个简单的示例： inputs = tf . zeros ([ 16 , 28 , 28 , 3 ]) model = tf . keras . Sequential () model . add ( DeformableConvLayer ( filters = 6 , kernel_size = 3 , strides = 1 , padding = 'valid' , dilat

可变形卷积的PyTorch实现 魏欧阳@巴斯德研究所 感谢Felix Lau的Keras / TensorFlow实现： （ ） 待办事项清单 在pytorch中实现偏移量映射 所有测试通过 变形卷积模块 微调可变形卷积模块 大规模mnist演示 使用缓存的网格数组提高速度 使用pytorch（而不是Keras）的MNIST数据集 支持不同宽度和高度的输入图像 张量流实施基准 可变形卷积网络 戴继峰，齐浩志，熊玉文，李毅，张国栋，韩寒和魏一辰。 2017年。“可变形卷积网络”。 arXiv [cs.CV]。 arXiv。 以下动画是由Felix Lau（及其tenso

可变形卷积网络的官方实现，Deformable Convolutional Networks

pytorch版可变形卷积代码DCNv2，下载编译可直接使用，内附编译过程及详细使用方法。在Ubuntu环境下使用的。