應(yīng)用于材料圖像分割的Graph-UNet

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摘要：小樣本材料圖像分割是圖像分割領(lǐng)域的研究難點(diǎn)之一。材料圖像的微觀結(jié)構(gòu)大多數(shù)形狀各異、紋理復(fù)雜且邊界模糊，會導(dǎo)致材料圖像的分割不準(zhǔn)確。Graph-UNet被提出融合U-Net和圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決小樣本材料圖像自動(dòng)分割的挑戰(zhàn)，它將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多維特征融合和跳躍連接的思想遷移到圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)圖卷積和圖注意力的有效結(jié)合，并且建立了一個(gè)通用的模塊實(shí)現(xiàn)特征圖和圖結(jié)構(gòu)相互轉(zhuǎn)換。（剩余13151字）