改进Deeplab v3+网络的手术器械分割方法

针对当前国内手术器械管理耗费人力,智能化程度低的问题,提出一种动态学习特征的改进Deeplab v3+网络模型语义分割算法。为了加强相关任务有效特征学习,在Deeplab v3+模型编码端嵌入注意力机制CBAM模块并通过密集深度分离卷积和扩张卷积提取图像高层特征;在解码端增加两路低层特征来源,保留了重要特征信息,提高了分割准确率。实验结果表明,改进后网络在手术器械数据集上MIoU、PA、Recall、F值分别为0.854、0.874、0.872和0.873。相较于其他语义分割网络,改进网络分割性能更优,有极大的工程实用价值。

康德空间观与莱布尼茨和牛顿空间观的关系探究

18世纪初莱布尼茨与克拉克的书信论战包含范围广泛,不乏哲学、宗教、科学等主题,此次论战也是关于空间观的一场集中讨论。康德的空间观最初比较成系统地体现在1768年的论文《论空间中方位区分的最初根据》,这篇不长的文本亦是康德与莱布尼茨-沃尔夫体系关于空间的决裂的开始。康德的空间观里没有任何上帝的位置,而是把空间的属性归结为人自身的一种能力,在内容上康德批判继承了牛顿与莱布尼茨的空间观,然而最大的不同是康德在诉说空间的时候彻底地摆脱了上帝的存在,其启蒙精神尽显其中。同时也可以看到康德尝试以均质唯一的空间为欧式几何和牛顿力学奠基。

基于DeepLab V3+的手术器械语义分割算法

为了提高手术器械语义分割识别算法的分割准确率和分割速率,使其更适应实际应用,本文对DeepLab V3+网络进行优化改进,在ASPP模块将3×3空洞卷积分解成3×1和1×3的空洞卷积,减少冗余参数,在解码端使用深度可分离卷积替代普通卷积,减少信息丢失,保留更多边缘特征。实验结果表明,改进后的网络能实现对手术器械的准确分割,且满足实时性要求,可以应用于手术器械管理系统。