Abstract：
为提升小目标图像分割性能，提出一种通道注意力联合增强卷积的改进U-Net网络。该网络以增强卷积模块丰富目标特征信息提取，结合通道注意力加强网络对目标特征的专注学习，从而更有效捕捉小目标对象的深层次特征。NIH数据集上的实验结果表明，提出网络在保证计算效率的同时，有效提升了Dice系数、召回率和精确率，能够更好地用于小目标图像分割。
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Source ：
黑河学院学报
ISSN： 1674-9499
CN： 23-1565/Z
Year： 2023
Issue： 04
Volume： 14
Page： 176-178
Cited Count：
WoS CC Cited Count： 0
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 0
Affiliated Colleges：
