融合类别注意力的铝硅合金显微图像分割方法

为了提取铝硅合金显微图像的初晶硅区域，提出一种结合类别注意力块（Class attention block， CAB）的改进模型类别注意力网络（Class attention network， CA-Net）。类别注意力块从特征图中计算各通道与每个类别的相关性信息，并将不同类别的相关性信息融合产生注意力权重，以使特征通道的权重与其对任务类别的贡献相关，从而增强重要特征的表达，并抑制无关特征的干扰。在铝硅合金显微图像数据集上进行实验，本文提出的方法在Dice系数、Jaccard相似度、敏感度、特异度和分割准确率上的结果分别为94.82%、90.16%、94.54%、98.80%和97.97%。相比CCNet、SPNet和TA-Net等方法，CA-Net能够有效改进铝硅合金显微图像中初晶硅区域的分割效果。