基于编码解码结构的微血管减压图像实时语义分割

作者：白瑞峰; 江山; 孙海江; 刘心睿

来源：中国光学(中英文), 2022, 15(05): 1055-1065.

DOI：10.37188/CO.2022-0120

• 微血管减压图像
• 编码解码
• 实时语义分割
• U-MVDNet

针对真彩色微血管减压图像实时语义分割网络参数量大、语义分割精度低的问题，本文提出了一种适用于微血管减压场景的U型轻量级快速语义分割网络U-MVDNet (U-Shaped Microvascular Decompression Network)，该网络由编码解码结构构成。在编码器中设计了轻型非对称瓶颈模块(LABM)对上下文特征进行编码，解码器中引入了特征融合模块(FFM)，有效组合高级语义特征和低级空间细节。实验结果表明：对于微血管减压测试集，U-MVDNet在单NVIDIA GTX 2080Ti上的参数量只有0.66 M，平均交并比(mIoU)达到了76.29%，速度达到140 frame/s，且当输入图像尺寸为640×480时，U-MVDNet在嵌入式平台NVIDIA Jetson AGX Xavier上实现了实时(24 frame/s)语义分割。本文方法未使用任何的预训练模型，参数量少且推理速度快，语义分割性能优于其他对比方法，在分割精度和速度上做到了良好的平衡。同时，还可以方便地在嵌入式平台上开发和应用，性能优越，易于部署。

• 单位
  中国科学院大学; 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所; 吉林大学第一医院