LAC-UNet:基于胶囊表达局部-整体特征关系的语义分割模型

作者：仲诚诚; 周恒^*; 张梓童; 张春雷

来源：山东大学学报(理学版), 2023, 58(11): 116-126.

• 图像语义分割
• 胶囊网络
• U-Net
• 路由算法
• 深度学习

针对原生U-Net对空间结构特征表达能力不足的问题，将胶囊结构引入到U-Net语义分割模型中，提出了LAC-UNet模型，即通过胶囊向量获得更加精细的空间结构。LAC-UNet模型将局部的像素级信息编码为胶囊，并以胶囊作为U-Net的基本特征单元，具有更精细的空间结构特征表达能力。首先使用卷积操作将局部的像素级信息输入初级胶囊；其次，使用局部动态路由算法将初级胶囊在数字胶囊层整合为高级胶囊，其中，局部路由算法引入了空间与通道权重，使胶囊在编码和整合局部信息时，具有更强的局部上下文线索捕捉能力；最后，使用不同的评价指标(精度、Dice等)进行模型性能评价。试验结果表明，LAC-UNet在DRIVE、CHASEDB1、CrackForest和MSRC 4种数据集中均达到最佳的分割效果。

• 单位
  中国地质大学（北京）; 中国农业大学; 数理学院