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申请/专利权人：江西师范大学
摘要：本发明涉及图像处理技术，具体涉及基于多尺度交叉融合注意力的眼底图像分割方法和设备。在编码阶段，将Transformer与卷积融合，并设计一种新的双路注意力模块，使得网络能够更好地关注眼底图像中重要的区域与特征；在跳跃连接过程中，设计一种多尺度双重注意力模块，能够充分将在编码阶段提取的局部特征和不同语义信息的全局特征进行融合，从而有效减少不同阶段的语义差距。
主权项：1.一种基于多尺度交叉融合注意力的眼底图像分割模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：构建包括编码器、跳跃连接模块和解码器的分割网络，其中，所述编码器包括Transformer与卷积联合模块和双路注意力模块；所述跳跃连接模块包括多尺度双重注意力模块；使用包含眼底图像的训练集对所述分割网络进行训练，其中，在所述Transformer与卷积联合模块中，对所述眼底图像的特征图施加多头自注意力，并进行深度可分离卷积；在所述双路注意力模块中，对所述Transformer与卷积联合模块输出的特征图施加位置注意力，并施加通道注意力；在所述多尺度双重注意力模块中，对所述编码器输出的特征图施加通道融合注意力，并施加多头交叉注意力；计算所述分割网络的损失，根据所述损失更新所述分割网络的参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西师范大学 基于多尺度交叉融合注意力的眼底图像分割方法和设备
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