适用于面诊图像分割的轻量级网络

摘要：

目前,面诊图像脏腑分布区域的分割大多采取传统分割方法或重量级分割网络,存在鲁棒性不强或实时性差的不足.针对上述问题,提出一种结合空洞卷积、通道重排、通道分割和非对称卷积的瓶颈结构,并基于此结构构建一种轻量级面诊图像实时语义分割网络.首先,通过通道分割方法分割通道,分别对分离得到的通道进行非对称卷积和空洞非对称卷积,以实现减少参数量的同时密集提取特征;其次,采用通道重排技术对处理后分离的通道进行重排,以实现通道之间的信息交互;然后,利用残差与输入特征进行连接,丰富特征信息.此外,针对中医面部五脏反射区域存在模糊边界而导致分割效果不佳的问题,提出一种加权边界感知损失函数,在模型训练的过程中给区域边界的像素赋予更大的权重.在单个GTX 1080 GPU上对面诊图像数据集进行实验,总体像素准确率、平均交并比和F1分数分别达到98.34％,86.76％和92.81％,推理速度达到57 f/s,取得整体对比最佳的分割性能.实验结果表明,所提方法能够在保证分割精度的同时实现实时分割.

关键词：中医、面诊图像分割、轻量级、通道分割、通道重排、空洞卷积、非对称卷积

所属期刊栏目：46

分类号：TN911.73-34;TP391.41

资助基金：广东省普通高校重点领域专项项目;广东省国际;港澳台高端人才交流专项;五邑大学科研项目;五邑大学科研项目

在线出版日期：2023-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：143-148