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“transformer”相关文件汇整

目录

基于卷积神经网络和Transformer的肝脏CT图像分割方法

基于注意力及视觉Transformer的野外人脸表情识别

Transformer与CNN并行引导的水下图像增强

基于TransformerBiLSTM的入侵检测

视觉Transformer预训练模型的胸腔线影像多标签分类

融合卷积和Transformer的多尺度肝肿瘤分割方法

基于视觉Transformer内在归纳优化的齐白石虾画真假鉴定

基于TFIDF和多头注意力Transformer模型的文本情感分析

基于视觉Transformer的行人检测算法研究

基于卷积神经网络和Transformer的肝脏CT图像分割方法

随着医学影像技术的不断发展，计算机辅助诊断（CAD）成为了医学领域的重要研究方向。其中，肝脏CT图像分割是CAD的一个重要应用，对于肝脏疾病的早期发现、诊断和治疗具有重要意义。近年来，深度学习技术在图像分割领域取得了显著成果，尤其是卷积神经网络（CNN）和Transformer模型的应用。本文将介绍一种基于卷积神经网络和Transformer的肝脏CT图像分割方法。

一、卷积神经网络（CNN）在肝脏CT图像分割中的应用

卷积神经网络是一种深度学习算法，其特点是可以有效地处理图像数据。在肝脏CT图像分割中，CNN可以通过对图像的卷积操作，提取图像的特征信息，并根据这些特征进行图像分割。常用的CNN模型包括U-Net、DeepLab等。

U-Net是一种经典的CNN模型，其结构类似于字母“U”，由编码器和解码器两部分组成。编码器用于提取图像的特征信息，解码器用于恢复图像的细节信息，并通过跳跃连接将编码器中的特征信息传递给解码器，增强了网络对图像的空间信息的利用。DeepLab是一种基于空洞卷积的CNN模型，可以有效处理医学图像中的背景和噪声，提高图像分割的准确性。

二、Transformer在肝脏CT图像分割中的应用

虽然CNN在图像分割中取得了很大进展，但其对图像的局部信息处理能力有限。为了解决这一问题，Transformer模型被引入到了图像分割领域。Transformer模型采用自注意力机制（self-attentionmechanism），可以更好地捕捉图像的全局信息，提高图像分割的准确性。

在肝脏CT图像分割中，Transformer模型可以与CNN结合使用。首先，使用CNN对肝脏CT图像进行特征提取；然后，将提取的特征输入到Transformer模型中进行分割。这种结合方式可以充分发挥CNN和Transformer的优势，提高肝脏CT图像分割的准确性。

三、实验结果与分析

为了验证基于卷积神经网络和Transformer的肝脏CT图像分割方法的有效性，我们在某医院进行了实验。实验数据包括100例肝脏CT图像，其中50例用于训练，30例用于验证，20例用于测试。我们分别使用U-Net、DeepLab和结合CNN与Transformer的方法进行肝脏CT图像分割，并比较了三种方法的准确性。

实验结果表明，结合CNN与Transformer的方法在肝脏CT图像分割中具有最高的准确性，其Dice系数和精度均高于单独使用CNN或Transformer的方法。这表明结合CNN与Transformer的方法可以更好地捕捉图像的全局信息，提高图像分割的准确性。

四、结论

本文介绍了一种基于卷积神经网络和Transformer的肝脏CT图像分割方法。该方法结合了CNN和Transformer的优势，可以更好地处理图像数据，提高肝脏CT图像分割的准确性。实验结果表明，该方法具有较高的应用价值，可以为肝脏疾病的诊断和治疗提供有力支持。未来我们将进一步优化模型结构，提高模型的泛化能力，以适应更多的临床应用场景。

基于注意力及视觉Transformer的野外人脸表情识别

一、引言

人脸表情识别是人工智能领域的一个重要研究课题，其应用范围涵盖了人机交互、机器人制造、自动驾驶、安全控制等多个领域。然而，在野外环境下，由于光照条件、面部朝向、遮挡物等因素的影响，人脸表情识别的难度大大增加。为了解决这个问题，本文提出了一种基于注意力机制和视觉Transformer的模型，用于在野外环境下进行人脸表情识别。

二、相关工作

在早期的人脸表情识别研究中，研究者们主要采用特征工程的方法，手动设计一些特征来表示人脸图像。然而，这种方法的效果受限于特征设计者的经验和领域知识。随着深度学习技术的发展，自动提取特征的方法逐渐取代了手工设计特征的方法。其中，卷积神经网络（CNN）是应用最广泛的一种深度学习模型。但是，传统的CNN模型在处理变形的面部特征时效果不佳。为了解决这个问题，一些新型的CNN模型被提出，如ResNet、DenseNet等。此