论文阅读：CFCM: Segmentation via Coarse to Fine Context Memory

最新推荐文章于 2024-03-14 16:32:04 发布

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#图像分割 #MICCAI2018 #深度学习 #医学图像

CFCM是一种利用卷积LSTM进行图像分割的方法，结合ResNet编码器和卷积LSTM解码器，通过记忆机制保留全局上下文并逐步添加细节。实验在胸片分割和手术器械视频数据上表现出良好性能。

阅读笔记 CFCM: Segmentation via Coarse to Fine Context Memory

文章来源：MICCAI 2018
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这篇文章的代码开源，可以方便大家去下载：

https://github.com/faustomilletari/CFCM-2D

摘要

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网络结构

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编码是基于标准的ResNet体系结构，解码是使用卷积LSTMs实现的。这种方法的核心思想是使用一种记忆机制，通过卷积LSTMs进行记忆，用于融合从编码器的不同层中提取的特征。
因此，卷积LSTM扮演了一个粗到细的聚焦机制的角色，该机制首先感知输入数据的全局上下文，因为最深层的激活被输入到LSTM中，然后是更高级的细粒度细节。