HiFiSeg：基于全局-局部视觉变换器的高频信息增强肠息肉分割
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对在肠息肉分割中，视觉变换器模型难以有效捕捉高频信息的问题，提出了一种新颖的网络HiFiSeg。该方法通过全局-局部视觉变换器框架，增强高频信息处理，显著提升了模型在复杂情况下对息肉的检测和分割精度。实验结果表明，HiFiSeg在多个基准数据集上表现优异，特别是在CVC-ColonDB和ETIS数据集上达到更高的mDice评分，显示了该方法的潜在影响。
本研究提出HiFiSeg网络，通过全局-局部视觉变换器框架，解决肠息肉分割中高频信息捕捉难题，提高检测和分割精度。实验表明，HiFiSeg在多个数据集上表现出色，尤其在CVC-ColonDB和ETIS数据集上mDice评分更高。
