王佳佳
- 作品数：2 被引量：0H指数：0
- 供职机构：河南师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术更多>>
- 完全图的笛卡尔积的广义3-连通度
- 2019年
- 设S是图G中至少有2个顶点的集合,T是G的一棵子树。如果S?V(T),则称T是G的一棵S-斯坦纳树。设T1与T2是S-斯坦纳树,如果E(T1)∩E(T2)=?且V(T1)∩V(T2)=S,则称T1与T2是内部不交的S-斯坦纳树。KG(S)表示图G中内部不交的S-斯坦纳树的最大数目,KK(G)是当S遍及V(G)的所有k元子集时的最小的KG(S)。在本文中,我们研究完全图的笛卡尔积的K3-连通度。对于任意两个完全图Kn1与Kn2,确定K3(Kn1,Kn2)=n1+n2-3;对于任意K(K≥2)个完全图,确定K3(Kn1,Kn2,...,KnK)=∑i=1kni-K-1。
- 李恒哲芦园园王佳佳
- 关键词：完全图笛卡尔积
- 融合边界注意力的特征挖掘息肉小目标网络
- 2024年
- 从结肠图像中分割息肉小目标病变区域对于预防结直肠癌至关重要,它可以为结直肠癌的诊断提供有价值的信息。然而目前现有的方法存在2个局限性:一是不能稳健捕获全局上下文信息,二是未能充分挖掘细粒度细节特征信息。因此,提出融合边界注意力的特征挖掘息肉小目标网络(transformer feature boundary network,TFB-Net)。该网络主要包括3个核心模块:首先,采用Transformer辅助编码器建立长程依赖关系,补充全局信息;其次,设计特征挖掘模块进一步细化特征,学习到更好的特征;最后,使用边界反转注意力模块加强对边界语义空间的关注,提高区域辨别能力。在5个息肉小目标数据集上进行广泛实验,实验结果表明TFBNet具有优越的分割性能。
- 刘国奇刘国奇刘栋常宝方刘栋
- 关键词：TRANSFORMER卷积神经网络语义信息
