公开(公告)号：CN118864383A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410883238.7

申请日：2024-07-03

Applicant: 安徽大学 ,  安徽医科大学第一附属医院

Inventor： 涂铮铮 ,  朱子刚 ,  张超学 ,  江波 ,  段亚阳 ,  张迪 ,  林丹盈 ,  汤进 ,  罗斌

IPC: G06T7/00 ,  A61B8/00 ,  G06T7/13 ,  G06T5/10 ,  G06T5/20 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开一种基于边缘掩码和时序差分的超声视频基础模型的训练方法，先通过小波变换减少超声图像中的斑点噪声，然后使用canny算法对前两帧和后两帧边缘区域进行掩码，同时对中间两帧进行完全掩码，接着利用运动差分注意力模块，通过掩码之后的前两张帧和后两帧进行初始特征重建；最后，将特征一起送入到解码器当中进行视频序列的重建并计算损失，通过多次迭代训练获得最终的训练权重。

公开(公告)号：CN118038228A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410313041.X

申请日：2024-03-19

Applicant: 安徽大学

Inventor： 涂铮铮 ,  林丹盈 ,  刘成壮 ,  翟素兰 ,  李成龙 ,  江波 ,  王鲲鹏

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开一种基于双向交替融合策略的可见光‑热红外显著目标检测方法，充分的挖掘两个模态的信息提高显著目标检测的性能。通过特征擦除模块将另一个模态与本模态共有的信息进行擦除使网络能够学习模态本身特有的特征信息；通过全局上下文增强模块将可见光模态特征、热红外模态特征和擦除模块生成的特异性特征通过多头注意力进行初步的融合得到丰富的全局上下文信息再引入可变形卷积得到显著目标的自适应位置信息，使得网络能够更好的完成检测通过双向交替解码器中的多模态交互模块将一个模态高层的融合特征交替与另一个模态低层特征进行融合，使网络能够学习到丰富的语义信息和细节信息。本发明在现有的可见光‑热红外显著目标检测数据集上取得了最好的效果。