基于前景感知视觉注意的半监督视频目标分割

半监督视频目标分割是计算机视觉领域中的一个研究热点.传统半监督视频目标分割方法的网络模型缺乏对相似目标的判别力,且传统的掩码传播方式对模型的指导能力较弱.本文提出一种基于前景感知视觉注意的半监督视频目标分割方法.三流孪生编码器将输入图像映射到同一特征空间,使得相同目标具有相似的特征.基于前景感知的视觉注意将编码器输出的特征进行相似度匹配,并利用分割掩码突显前景特征,形成前景感知视觉注意,以此关注给定的分割目标,提升模型对待分割目标的判别力.基于残差细化的解码器采用残差学习的思想,融合当前帧图像的低阶特征,逐步改善分割细节.在公开基准数据集上的实验结果表明,本文方法可以较好地解决相似目标容易产生混淆等问题,并能较为准确地跟踪给定的分割目标.

膳食运动指导过程中孕妇依从性影响因素及其对母婴体质量的影响

目的探讨膳食运动指导过程中孕妇依从性影响因素及其对母婴体质量的影响。方法选取参加孕期膳食指导的孕妇178例,根据指导过程中孕妇配合程度及依从性调查表评分结果分为A组(依从性好)和B组(依从性差),比较2组孕妇体质量增加值和新生儿出生体质量。结果 A组孕妇孕期体质量增长幅度及新生儿出生体质量均低于B组,差异有统计学意义(P<0.05或<0.01)。结论膳食运动指导过程中孕妇依从性对指导效果具有重要影响。

基于残差密集孪生网络的视频目标跟踪

针对现有基于孪生网络的视频目标跟踪(video object tracking, VOT)方法存在的特征提取能力不足以及对外观变化过大或平面外旋转等目标跟踪效果不佳的问题,提出一种基于残差密集孪生网络的VOT方法.首先,使用嵌入卷积注意力的残差密集网络对模板帧图像和检测帧图像分别提取不同层次的特征;然后,将不同层次的特征通过相互独立的区域候选网络进行互相关操作;最后,将多个区域候选网络的输出自适应加权求和,得到最终的跟踪结果.实验结果表明,该方法在应对目标表观变化过大、平面外旋转等挑战时,能够获得较好的跟踪效果.

基于注意力修正的半监督视频目标分割

针对现有半监督视频目标分割方法不能同时满足分割精度和分割效率的问题,在传统半监督视频目标分割方法上引入注意力机制对分割结果进行修正.首先,构建一个外观特征提取子网用于提取视频第1帧的特征图,并将其作为外观指导信息;然后,得到视频前一帧的分割结果,作为位置引导信息;最后,构建一个当前帧特征提取子网,以双分支的结构结合位置修正注意力与外观修正注意力,将位置信息和外观信息与当前帧特征图进行融合,实现目标分割.实验结果表明,该目标分割方法可以纠正视频目标分割中的传播误差,并能有效提升分割精度.

自制塌陷骨折靶向复位器辅助复位结合内固定治疗胫骨平台骨折

目的 介绍自制塌陷骨折靶向复位器辅助简单胫骨平台骨折复位的方法及效果。方法 自2012-06—2014-03在自制塌陷骨折靶向复位器辅助复位下采用空心钉或钢板内固定治疗8例胫骨平台骨折。自行设计的塌陷骨折靶向复位器主体为直径9 mm的空心胫骨髓内钉,将远端磨平,中间能通过直径2 mm的克氏针。结果 本组手术时间90-120 min,平均98 min。术后X线片证实膝关节平台关节面恢复良好,塌陷误差均〈2 mm。8例均获得随访12-18个月,平均15个月。术后完全负重时间8-20周,平均11.6周。骨折临床愈合时间12-16周,平均13.8周。末次随访时HSS评分85-95分,平均88.5分。结论 自制塌陷骨折靶向复位器的克氏针能锁定塌陷关节面软骨,避免关节面软骨翻转;建立专用植骨隧道,避免盲目植骨损伤胫骨干骺端正常关节面下的松质骨床,为骨折提供更好的骨愈合环境。