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公开(公告)号:CN117237636B
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202311212591.4
申请日:2023-09-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供一种基于区域自注意力的结直肠息肉图像分割方法,包括:获取原始结直肠息肉图像训练数据集;利用原始结直肠息肉图像训练数据集对结直肠息肉分割模型进行训练,所述结直肠息肉分割模型包括:PVT特征编码器、CBAM模块、3个CFP模块、改进的Uper解码器、PAA‑d解码器、区域自注意力RSA模块;将待分割的结直肠息肉图像输入训练好的结直肠息肉分割模型得到息肉分割图,本发明通过改进的Uper解码器实现平滑且高效的多尺度特征融合,针对现有息肉分割模型不能很好地预测边界,边界区域出现类内不一致的问题,提出区域自注意力RSA模块加强上下文表示,获取更好的息肉分割结果,提高分割检测的精度。
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公开(公告)号:CN119559156A
公开(公告)日:2025-03-04
申请号:CN202411761988.3
申请日:2024-12-03
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域,具体涉及一种基于渐进式上下文交互的混凝土路面裂缝检测方法;该方法包括:获取待处理的路面图像,将其输入到训练好的混凝土路面裂缝检测模型中进行处理,得到混凝土路面裂缝检测结果;混凝土路面裂缝检测模型采用渐进式的编码‑解码结构,模型分为三个阶段,分别为特征提取阶段、特征增强阶段和特征融合阶段;特征提取阶段包括ACRB模块和渐进式上下文交互机制;特征增强阶段包括三重注意力模块、垂直注意力与水平注意力混合模块;特征融合阶段包括卷积层和MADFM模块;本发明在裂缝检测准确性方面实现提升,同时展现出出色的鲁棒性能,具体良好的应用前景。
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公开(公告)号:CN117237636A
公开(公告)日:2023-12-15
申请号:CN202311212591.4
申请日:2023-09-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供一种基于区域自注意力的结直肠息肉图像分割方法,包括:获取原始结直肠息肉图像训练数据集;利用原始结直肠息肉图像训练数据集对结直肠息肉分割模型进行训练,所述结直肠息肉分割模型包括:PVT特征编码器、CBAM模块、3个CFP模块、改进的Uper解码器、PAA‑d解码器、区域自注意力RSA模块;将待分割的结直肠息肉图像输入训练好的结直肠息肉分割模型得到息肉分割图,本发明通过改进的Uper解码器实现平滑且高效的多尺度特征融合,针对现有息肉分割模型不能很好地预测边界,边界区域出现类内不一致的问题,提出区域自注意力RSA模块加强上下文表示,获取更好的息肉分割结果,提高分割检测的精度。
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