摘要：
摘要 医学图像分割在Transformer模型的应用下取得了显著进步，这些模型在捕捉远距离上下文和全局语境信息方面表现出色。然而，这些模型的计算需求随着token数量的平方增加，限制了其深度和分辨率能力。大多数现有方法以逐片处理三维体积图像数据（称为伪3D），这忽略了重要的片间信息，从而降低了模型的 阅读全文
摘要：
摘要 医学图像分割在Transformer模型的应用下取得了显著进步，这些模型在捕捉远距离上下文和全局语境信息方面表现出色。然而，这些模型的计算需求随着token数量的平方增加，限制了其深度和分辨率能力。大多数现有方法以逐片处理三维体积图像数据（称为伪3D），这忽略了重要的片间信息，从而降低了模型的 阅读全文
摘要：
YOLO目标检测专栏介绍了DSCNet，它针对血管和道路等管状结构的分割任务进行优化。DSCNet采用动态蛇形卷积(DSConv)聚焦细长结构，多视角融合策略增强全局形态理解，且通过持久同调的连续性约束损失改善拓扑连续性。DSConv在2D和3D数据集上表现优于传统方法，实现更高精度和连续性。该技术已应用于yolov8，提升对管状结构的检测效果。 阅读全文
摘要：
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO目标检测创新改进与实战案例 介绍 AKConv介绍 AKConv（可改变核卷积），主要用来解决传统卷积中固有的缺陷 阅读全文