41、基于注意力机制的深度学习与不确定规划模型研究

基于注意力机制的深度学习与不确定规划模型研究

在医学图像分析和物流调度等领域，先进的技术和模型不断涌现，以解决复杂的实际问题。本文将介绍基于注意力机制的深度神经网络用于肝癌病理图像分割，以及不确定规划模型在多配送中心车辆调度问题中的应用。

基于注意力机制的深度神经网络用于肝癌病理图像分割

在肝癌病理图像分割任务中，准确识别癌细胞区域对于疾病的诊断和治疗至关重要。为了实现这一目标，研究人员提出了一种基于 U - NET 框架的新型架构。

深度神经网络框架

该模型由编码器、解码器和包含注意力机制的级联模块组成。输入的高分辨率病理切片扫描图像首先经过编码器，编码器由四个卷积层和池化层构成，用于提取图像不同层次的特征。每经过一个池化层，特征图的分辨率减半，通道数加倍。解码器以编码器提取的特征为输入，包含四个反卷积层和激活函数，用于恢复预测图像的大小。同时，下采样层的中间输出和上采样层的输出通过跳跃连接相结合，注意力引导的连接模块将语义特征和低级特征连接起来，并通过高级语义特征的引导来细化低级视觉特征。

其流程如下：

graph LR
    A[输入图像] --> B[编码器]
    B --> C[解码器]
    B -.-> D[跳跃连接]
    C -.-> D
    D --> E[注意力引导连接模块]
    E --> F[输出分割结果]

注意力引导融合模块

为了提取不同层次的图像特征，输入图像通过池化层进行下采样，多次下采样后可获得整个图像中分