【YOLOv8改进】动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution)用于管状结构分割任务
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏
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摘要
精确分割拓扑管状结构,例如血管和道路,对各个领域至关重要,可确保下游任务的准确性和效率。然而,许多因素使任务变得复杂,包括细小脆弱的局部结构和复杂多变的全局形态。
在这项工作中,我们注意到管状结构的特殊特征,并利用这一知识来引导我们的 DSCNet 在三个阶段同时增强感知:特征提取、特征融合和损失约束。首先,我们提出了一种动态蛇形卷积,通过自适应地聚焦于细长和曲折的局部结构,来准确捕捉管状结构的特征。随后,我们提出了一种多视角特征融合策略,在特征融合期间从多个角度补充对特征的关注,确保从不同全局形态中保留重要信息。
最后,提出新的基于持续同调的连续性约束损失函数,以更好地约束分割的拓扑连续性。我们的方法在 2D 和 3D 数据集上均有实验证明,与经典的几种方法相比,我们的 DSCNet 在管状结构分割任务上提供了更好的准确性和连续性。
创新点
"动态蛇形卷积"(Dynamic Snake Convolution)的创新点主要体现在以下几个方面:
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管状结构感知的动态卷积核:DSConv通过自适应地聚焦于管状结构的细小且弯曲的局部特征,增强对几何结构的感知。这种方法与传统的可变形卷积不同,后者允许网络完全自由学习几何变化,可能导致感知区域漫游,尤其在处理细小的管状结构时。DSConv特别考虑到管状结构的蛇形形态,并通过约束补充自由学习过程,从而更加有针对性地增强对管状结构的感知。
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多视角特征融合策略:面对复杂多变的全局形态的挑战,DSConv采用了一种多视角特征融合策略。在这个策略中,基于DSConv生成的多个形态学核模板从不同角度观察目标的结构特征,并通过总结关键特征实现高效的特征融合。
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基于持久同调的拓扑连续性约束损失函数:为了解决管状结构分割中常见的断裂问题,引入了基于持久同调(Persistent Homology, PH)的拓扑连续性约束损失函数(TCLoss)。PH响应了拓扑特征从出现到消失的过程,能从高维数据中获取充分的拓扑信息。TCLoss将PH与点集相似性结合,引导网络专注于具有异常像素/体素分布的断裂区域,从而从拓扑角度实现连续性约束。
这些创新点共同使得动态蛇形卷积在处理管状结构(如血管、道路等)的分割任务时,相比传统方法,能够提供更高的准确性和连续性,尤其在处理细小和复杂的管状结构时表现出色。
Dynamic Snake Convolution加入到yolov8
核心代码:
class DySnakeConv(nn.Module):
def __init__(self, inc, ouc, k=3) -> None:
super().__init__()
self.conv_0 = Conv(inc, ouc, k)
self.conv_x = DSConv(inc, ouc, 0, k)
self.conv_y = DSConv(inc, ouc, 1, k)
def forward(self, x):
return torch.cat([self.conv_0(x), self.conv_x(x), self.conv_y(x)], dim=1)
详见:https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/135668961