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公开(公告)号：CN118196130A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202311795911.3
申请日：2023-12-22
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T7/194 , G06T7/12 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及一种基于域交互对比学习和原型指导自训练的跨域息肉分割方法及装置，通过域间对齐来提高分割精度。本发明提出了域交互对比学习模块通过构建域混合原型来实现两域的原型对齐；为了增强编码器的鲁棒性，提出了一种基于对比学习的交叉一致性约束，确保模型对于不同扰动能够产生分布一致的输出；最后，针对伪标签中的不确定性问题，本发明提出了一种原型指导的自训练模块，在原型的指导下筛选错误的伪标签，并为其他像素点分配权重。本发明结合以上三个模块有效地提高了跨域息肉分割的性能。
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