基于ADEU-Net分割网络的瞳孔精确分割方法

作者：张贺童; 姚康; 裴融浩; 丁上上; 付威威

来源：计算机工程与应用, 2021, 1-17.

• 深度学习
• ADEU-Net
• 瞳孔分割
• 语义分割
• 注意力机制
• 膨胀卷积

当前通过图像处理的方法来进行瞳孔分割，导致鲁棒性不高、分割精度低以及运算量大无法满足实时性要求的问题，为此提出一种基于深度学习的人眼瞳孔精确分割方法．该方法采用基于ADEU-Net 的快速人眼语义分割网络来获取瞳孔区域，实现对瞳孔的精准分割；该网络创新性的提出膨胀卷积与普通卷积双线并行的方式，在扩大感受野的同时可提升局部精细化能力，并且引入了注意力机制，以充分提取语义特征。实验结果表明，该瞳孔分割方法通过端到端学习，PA相对于U-net、传统图像处理算法分别提高了5%、35%；均交并比MIoU达到94%，明显高于U-net、传统图像处理算法90%和57%，同时保证了83fps的高分割速度。

• 单位
  中国科学院苏州生物医学工程技术研究所; 生物医学工程学院; 中国科学技术大学