ICCV2023｜动态蛇形卷积用于管状结构分割

原创 已于 2023-08-23 10:21:16 修改 · 596 阅读 · 0 ·
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于 2023-08-23 10:19:15 首次发布
该篇文章介绍了一种新的卷积神经网络架构DSCNet，它利用动态蛇卷积在管状结构分割任务中展现出优秀性能。研究已在ICCV2023接受审稿，GitHub代码可从YaoleiQi/DSCNet获取。

题目：Dynamic Snake Convolution based on Topological Geometric Constraints for Tubular Structure Segmentation
论文：https://arxiv.org/abs/2307.08388
代码：GitHub - YaoleiQi/DSCNet
审稿：Accepted by ICCV 2023

YOLOv8改进 | 卷积篇 |手把手教你添加动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution)
Snu77的博客
10-31 9548
动态蛇形卷积的灵感来源于对管状结构的特殊性的观察和理解，在分割拓扑管状结构、血管和道路等类型的管状结构时，任务的复杂性增加，因为这些结构的局部结构可能非常细长和迂回，而整体形态也可能多变。因此为了应对这个挑战，作者研究团队注意到了管状结构的特殊性，并提出了动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）这个方法。动态蛇形卷积通过自适应地聚焦于细长和迂回的局部结构，准确地捕捉管状结构的特征。这种卷积方法的核心思想是，通过动态形状的卷积核来增强感知能力，针对管状结构的特征提取进行优化。
改进YOLOv8：结合ICCV2023｜动态蛇形卷积，构建不规则目标识别网络
qq_44224801的博客
11-11 812
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YOLOv5算法进阶改进（18）— 引入动态蛇形卷积DSConv（ICCV2023 | 用于管状结构分割）
小哥谈
02-25 1456
动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution，简称DSConv）是一种用于图像处理和计算机视觉任务的卷积神经网络（CNN）操作，它是在传统的卷积操作基础上引入了动态蛇形路径的概念，以更好地捕捉图像中的细节和边缘信息。本文就给大家详细介绍如何在YOLOv5网络结构中引入DSConv！~🌈
ICCV2023｜动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）
m0_73333808的博客
02-01 2500
管状结构（例如血管、道路）是临床、自然界等各领域场景中十分重要的一种结构，其的精确分割可以保证下游任务的准确性与效率。然而这并不是一个简单的任务，主要的挑战源于细长微弱的局部结构特征与复杂多变的全局形态特征。本文关注到管状结构细长连续的特点，并利用这一信息在神经网络以下三个阶段特征提取特征融合和损失约束。分别设计了动态蛇形卷积（DynamicSnakeConvolution），多视角特征融合策略与连续性拓扑约束损失。我们同时给出了基于2D和3D的方法设计，通过实验证明了本文所提出的DSCNet。
干货| ICCV 2023 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）用于管状结构分割
AITIME_HY的博客
08-14 3292
点击蓝字关注我们AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！以下内容来源于知乎@武林传闻柒柒题目：Dynamic Snake Convolution based on Topological Geometric Constraints for Tubular Structure Segmentation论文：https://arxiv.org/abs/2307.08388代码：GitHub - Ya...
ICCV2023｜DSConv：用于管状结构分割的动态蛇形卷积
jacke121的专栏
07-27 2611
ICCV2023｜DSConv：用于管状结构分割的动态蛇形卷积
YOLOv5改进系列（28）——添加DSConv注意力卷积（ICCV 2023|用于管状结构分割的动态蛇形卷积）
路人贾的博客
01-24 2902
YOLOv5改进系列（28）——添加DSConv注意力卷积（ICCV 2023|用于管状结构分割的动态蛇形卷积）
改进YOLOv5：结合ICCV2023｜动态蛇形卷积，构建不规则目标识别网络
qq_44224801的博客
11-08 838
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ICCV 2023 | 动态蛇形卷积（内含即插即用的代码及测试用例）
weixin_57111012的博客
11-27 3030
下面直接上代码，并且源码中也给了测试用例，是一个即插即用的模块。
YOLOv8最新改进系列：YOLOv8+ICCV 2023 - 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）采用管状结构，拉升模型小目标、遮挡目标检测效果！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
09-24 4585
YOLOv8最新改进系列：YOLOv8+ICCV 2023 - 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）采用管状结构，拉升模型小目标、遮挡目标检测效果！
动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution)
10-31
准确分割拓扑管状结构、血管和道路等拓扑管状结构在各个领域都至关重要，确保下游任务的准确性和效率。然而，许多因素导致任务复杂化，包括局部结构薄和全局形态多变。在这项工作中，我们注意到管状结构的特殊性并利用这一知识指导我们的 DSCNet，在特征提取、特征融合和损失约束三个阶段同时增强感知。首先，我们提出了首先，我们提出了一种动态蛇形卷积法，通过自适应地聚焦于细长和迂回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，以补充在特征融合过程中关注来自多个视角的特征，确保保留来自不同全局形态的重要信息。不同全局形态的重要信息。最后，我们提出了一种连续性基于持久同源性的连续性约束损失函数最后，提出了一种基于持久同源性的连续性约束损失函数，以更好地约束分割的拓扑连续性。 
首发Yolov8涨点神器：动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution），实现暴力涨点 | ICCV2023
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09-05 6327
动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution），增强细长微弱的局部结构特征与复杂多变的全局形态特征
【论文笔记】动态蛇卷积（Dynamic Snake Convolution）
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精确分割拓扑管状结构例如血管和道路，对医疗各个领域至关重要，可确保下游任务的准确性和效率。然而许多因素使分割任务变得复杂，包括细小脆弱的局部结构和复杂多变的全局形态。针对这个问题，作者提出了动态蛇卷积，该结构在管状分割任务上获得了极好的性能。
【YOLOv8改进-论文笔记】动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）用于管状结构分割任务
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
01-18 9260
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。
Yolov8小目标检测（19）：动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution），增强细长微弱特征 | ICCV2023
①答疑群聊服务；②YOLO大模型知识问答系统；③计算机视觉论文生成智能体；
09-07 4250
Dynamic Snake Convolution | 亲测在红外弱小目标检测涨点，map@0.5 从0.755提升至0.77
动态蛇形卷积在YOLOv8中的探索与实践：提高目标识别与定位精度
shrgegrb的博客
02-19 1712
动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution，简称DSC）是一种新型卷积操作，它通过结合卷积核的动态调整和蛇形路径的特性，能够更有效地捕捉图像中的局部特征和全局特征。这种卷积方式模仿蛇形的曲线，调整传统卷积操作中核的采样方式，使得模型在处理图像时更加灵活，能够更好地捕捉到复杂的目标形状和边缘信息。与常规卷积相比，蛇形卷积通过非均匀的采样路径提升了感受野，动态蛇形卷积进一步引入了对卷积核的动态调整，使得其对不同输入图像能够灵活适配。
YOLOv12最新创新改进系列：融合ICCV 2023 - 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）采用管状结构，拉升模型小目标、遮挡目标检测效果！
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YOLOv12最新创新改进系列：融合ICCV 2023 - 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）采用管状结构，拉升模型小目标、遮挡目标检测效果！
pytorch代码实现之动态蛇形卷积模块DySnakeConv
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pytorch代码实现之动态蛇形卷积模块DySnakeConv
YOLOv8改进：卷积变体系列篇 | 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution） | ICCV2023
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动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）,增强微小特征提取能力，引入到YOLOv8，与C2f结合实现二次创新
YOLOv11结合动态蛇形卷积提升管状结构分割精度
其核心在于将ICCV 2023提出的动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution, DSC）模块融入YOLOv11架构中，从而显著提升对细长、弯曲或管状结构的感知能力。这一改进不仅拓展了YOLO系列模型在复杂场景下的应用边界，也为...
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