一种用于眼底图像青光眼分类的双注意力辅助DenseNet-121
图像与视频处理
2024-06-24 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
深度学习和计算机视觉方法如今在眼科领域占主导地位。在本文中,我们提出了一种注意力辅助的DenseNet-121,用于从眼底图像中分类正常眼和青光眼。该方法采用卷积块注意力模块来突出DenseNet-121提取的相关空间和通道特征。通道重标定模块进一步利用边缘信息和空间维度的统计特征来丰富特征。实验中,我们使用了两个标准数据集:RIM-ONE和ACRIMA。我们的方法取得了优于现有最先进模型的结果。我们还进行了消融研究,以证明每个组件的有效性。所提出工作的代码可在以下网址获取:https://github.com/Soham2004GitHub/FA-Net。
关键词
引用
@article{arxiv.2406.15113,
title = {A Dual Attention-aided DenseNet-121 for Classification of Glaucoma from Fundus Images},
author = {Soham Chakraborty and Ayush Roy and Payel Pramanik and Daria Valenkova and Ram Sarkar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.15113},
year = {2024}
}