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申请/专利权人：临沂大学
摘要：本发明涉及一种基于Transformer与CNN的视盘和视杯分割方法，属于深度学习技术领域，包括以下步骤：S1.获取待分割的图像数据；S2.将所述图像数据输入到训练好的基于Transformer与CNN的视盘和视杯分割模型，其中，基于Transformer与CNN的视盘和视杯分割模型的骨干网络为TransUNet网络，所述TransUNet网络包括编码器CNN模块、编码器Transformer模块和解码器模块；S3.根据所述图像数据以及所述基于Transformer与CNN的视盘和视杯分割模型，得到视盘和视杯分割结果。本发明通过引入TransUnet作为骨干网络，并且对该网络进行优化，提高了对视盘和视杯分割的准确性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于Transformer与CNN的视盘和视杯分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取待分割的图像数据；S2.将所述图像数据输入到训练好的基于Transformer与CNN的视盘和视杯分割模型，其中，基于Transformer与CNN的视盘和视杯分割模型的骨干网络为TransUNet网络，所述TransUNet网络包括编码器CNN模块、编码器Transformer模块和解码器模块；S3.根据所述图像数据以及基于Transformer与CNN的视盘和视杯分割模型，得到视盘和视杯分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 临沂大学 基于Transformer与CNN的视盘和视杯分割方法
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