编码器-解码器网络用于视网膜血管分割的惊人有效性
图像与视频处理
2020-11-26 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
我们提出一种用于视网膜图像中血管分割的编码器-解码器框架，其依赖于在训练期间于多图像尺度提取大尺度块。在三个眼底图像数据集上的实验表明，该方法取得了最先进的结果，且可使用参数少于 0.8M 的简单高效全卷积网络实现。此外，我们展示该称为 VLight 的框架避免了对特定训练图像的过拟合，并在不同数据集间具有良好的泛化能力，这使其非常适用于需要鲁棒性、准确性以及在高分辨率眼底图像上低推理时间的现实应用。
引用
@article{arxiv.2011.12643,
title = {The Unreasonable Effectiveness of Encoder-Decoder Networks for Retinal Vessel Segmentation},
author = {Björn Browatzki and Jörn-Philipp Lies and Christian Wallraven},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.12643},
year = {2020}
}