Jan, 2024

基于可变形 DETR 和多层特征融合的准确白细胞检测辅助血液疾病诊断

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TL;DR通过多级特征融合和可形变自注意的 MFDS-DETR 方法，解决了传统的白细胞检测方法在时间 - consuming、劳力 - intensive 和容易产生错误方面的问题，实现了准确的全球特征提取和高级筛选功能。
leukocyte detectionautomatic leukocyte classifiersmfds-detrhigh-level screening-feature fusion pyramidmulti-scale deformable self-attention
发现论文，激发创造
  • DAFFNet: 用于白细胞分类的双注意力特征融合网络

    利用白细胞图像的形态信息和高层语义信息，我们提出了一种新颖的双支网络（DAFFNet），首次将高层语义特征与白细胞的形态特征相结合，实现准确的白细胞分类。

    May, 2024

  • 通过信息增强和自适应特征融合的方式，在 DETR 中进行小物体检测

    本研究针对小物体检测中 RT-DETR 模型的准确性不足提出了两个关键改进：首先，引入细粒度路径增强方法以提供更多详细信息来精确定位小物体；其次，采用自适应特征融合算法来有效整合不同尺度的特征信息，从而提高模型对不同尺度目标的检测准确率。

    Jan, 2024

  • MLF-DET: 跨模态三维物体检测的多层融合

    本文提出了一种名为 MLF-DET 的新颖有效的多级融合网络，用于高性能跨模态 3D 物体检测，它将特征级融合和决策级融合相结合，充分利用图像中的信息。

    Jul, 2023

  • Lite DETR：高效的交错多尺度编码器

    本文提出了 Lite DETR，一种简单而高效的端到端目标检测框架，用于减少检测头的 GFLOPs，同时保持 99％的原始性能。通过设计一种有效的编码器块，以交错的方式更新高级和低级功能，并开发了一种关键感知可变形关注机制，以更好地融合跨尺度特征。全面的实验验证了所提出的 Lite DETR 的有效性和效率，而高效的编码器策略可以很好地推广到现有的 DETR-based 模型中。

    Mar, 2023

  • 一个大规模多领域白血细胞形态特征解释能力的白血病数据集

    提供了一个全面真实且大型的数据集，以便于淋巴细胞白血病的早期诊断，通过使用不同成本和放大率的两个显微镜进行数据收集，并提供了基线模型以及基于形态学信息的属性预测。

    May, 2024

  • DETR 不需要多尺度或局部设计

    本论文介绍了一种改进的 DETR 检测器，它采用了 “简洁” 的设计，使用单尺度特征图和全局交叉注意力计算，并没有特定的局部约束，与之前基于 DETR 的主要检测器相比，没有重新引入多尺度和局部性的架构偏好。我们展示了两种简单的技术在简洁设计中的出人意料的有效性，以弥补多尺度特征图和局部性约束缺失的问题。第一种是将盒子到像素相对位置偏差（BoxRPB）项添加到交叉注意力公式中，它很好地指导每个查询与对应的对象区域相互关注，并提供了编码灵活性。第二种是基于遮蔽图像模型（MIM）的骨干预训练，有助于学习具有细粒度定位能力的表示，并且对于补救对多尺度特征图的依赖是至关重要的。通过结合这些技术和最新的训练方法和问题形成策略，改进的 “简洁” DETR 检测器在原始 DETR 检测器的基础上取得了显著的改进。通过利用 Object365 数据集进行预训练，使用 Swin-L 骨干网络达到了 63.9 的平均精度（mAP），与依赖于多尺度特征图和基于区域的特征提取的最先进的检测器性能相媲美。代码在此 https URL 中提供。

    Aug, 2023

  • DA-DETR: 带信息融合的领域自适应检测变压器

    设计了 DA-DETR，一种域自适应物体检测变压器，引入信息融合以实现从一个带标记的源域到一个未标记的目标域的有效传输，并采用 CTBlender 对卷积神经网络特征和变换器特征进行聚合。在多个广泛采用的域自适应基准测试中，DA-DETR 不断实现卓越的检测性能。

    Mar, 2021

  • DETR++：驯服您的多尺度检测 Transformer

    本文介绍了作者提出的一个新的检测架构 DETR++，在目标检测方面的性能上优于现有基线，并提出了一种 BiFPN 方法，最大限度地提高了多尺度特征的准确性。

    Jun, 2022

  • 基于深度学习的白细胞可解释分类研究

    这项研究探讨了无标记法对白细胞自动分类的置信度估计的校准，比较了不同的可视化解释方法，并且在血细胞分析的不同场景中展示了这些方法的实用性。

    Nov, 2023

  • DualAttNet：基于图像级和细粒度疾病注意力的协同融合，用于胸部 X 线多标签病变检测

    本文提出一种名为 “DualAttNet” 的双重注意力监督模块，用于胸部 X 光片的多标签病变检测，并对 VinDr-CXR、ChestX-ray8 和 COVID-19 数据集进行评估。实验结果表明，DualAttNet 在不同检测体系结构下的 mAP 和 AP50 超过基线 by 0.6% to 2.7% 和 1.4% to 4.7%。

    Jun, 2023