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PVT2DNet: Polyp segmentation with vision transformer and dual decoder refinement strategy

JOURNAL OF VISUAL COMMUNICATION AND IMAGE REPRESENTATION 2024年 104卷

作者： Hu, Yibiao Jin, Yan Jiang, Zhiwei Zheng, Qiufu Zhejiang Univ Technol Coll Informat Engn Hangzhou 310023 Zhejiang Peoples R China

Colorectal carcinoma is a prevalent malignancy worldwide. Accurate polyp segmentation, along with endoscopic resection, can significantly reduce its incidence and mortality. Most polyp segmentation neural networks are CNN-based and single decoder strategy architectures, which learn limited robust representations. In this paper, we propose a novel network with the vision transformer and dual decoder refinement strategy called PVT2DNet to overcome some limitations of current networks and achieve more precise automated polyp segmentation. The PVT2DNet adopts a pyramid vision transformer encoder and enhances the multi-level features with the contextenhanced module (CEM). Moreover, instead of directly feeding features into a single decoder, we introduce a dual partial cascaded decoder refinement strategy to excavate more informative polyp cues. Extensive experimentations on five widely adopted datasets demonstrate the proposed network outperforms other state-of-the-art on most metrics.

关键词： Polyp image segmentation Context enhancement dual decoder refinement

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