基于改进 U2Net 的中医眼诊新眼部分割方法
图像与视频处理
2022-12-07 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
对于中医诊断，舌部分割已相当成熟，但在中医眼诊中应用甚少。首先，本次我们提出基于 U2Net 网络架构的 Res-UNet，并使用基于小数据集的数据增强工具包，最后将降噪后的特征块与高层特征融合。最后，以网络参数量与推理时间作为评价指标对模型进行评估。同时，使用 Miou、Precision、Recall、F1-Score 与 FLOPS 比较了不同的眼部数据分割框架。为使人信服，本次我们引用 UBIVIS. V1 公开数据集，其中 Miou 达到 97.8%，S-measure 达到 97.7%，F1-Score 达到 99.09%，对于 320*320 RGB 输入图像，总参数量为 167.83 MB。由于参数量过大，我们实验了结合 Res 模块的小规模 U2Net，参数量为 4.63 MB，在相关指标上与 U2Net 相近，验证了我们所提结构的有效性，其在所有对比网络中实现了最佳分割效果，并为后续视觉仪器识别症状的应用奠定了基础。
引用
@article{arxiv.2212.02989,
title = {A new eye segmentation method based on improved U2Net in TCM eye diagnosis},
author = {Peng Hong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.02989},
year = {2022}
}