基于空洞空间金字塔池化和多头自注意力的特征提取网络

摘要

针对深度学习在图像处理领域中多尺度特征提取能力弱、特征内部信息捕获能力差的问题,提出了一种基于空洞空间金字塔池化和多头自注意力的特征提取网络(PPSANet)。首先,引入小扩张率的空洞卷积对空洞空间金字塔池化(ASPP)模型进行改进,提高局部特征信息的感受野;其次,将改进的ASPP模型合并到残差网络(ResNet)的每个残差块中,使网络在多个维度上都具有多尺度特征提取能力;最后,将残差网络的底层残差块替换为多头自注意力(MHSA),增强网络特征学习能力,捕获数据和特征内部的相关性。图像分割实验中,与残差网络相比,在肺结节数据集中DICE相似系数(DICE)提升了5.16个百分点,肝癌数据集中DICE提升了5.22个百分点;目标检测实验中,与残差网络相比,平均精度均值(MAP)提升了2.9个百分点。实验结果表明,PPSANet能够有效解决图像处理中多尺度特征提取能力弱和内部信息捕获能力差的问题,在一定程度上提高了图像处理的能力。