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公开(公告)号：CN118521787A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410646884.1
申请日：2024-05-23
Applicant: 大连民族大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06V10/774
Abstract: 基于协同注意力机制的编解码颅内出血图像分割方法、电子设备和存储介质，属于深度学习与计算机视觉技术领域，为了解决颅内出血图像的精确分割的问题，应用于颅内出血医学图像分割的网络模型，所述网络模型包括编码器、解码器以及分割头，其中，所述编码器包括多级特征提取模块以及注意力机制模块，所述解码器包括多级PR模块以及卷积层，所述分割头由卷积层构成，其中，加权的特征图输入多级PR模块中的第一级PR模块，第一级PR模块输出细粒度特征图；前一级PR模块输出的细粒度特征图与反序对应级的特征提取模块输出的粗粒度特征图拼接，通过卷积层输出深层特征与浅层特征融合的融合特征图，效果是在颅内出血分割方面具有速度快、准确率高的特点。
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