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申请/专利权人：合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)
摘要：本发明公开了针对三维电镜图像神经元分割的跨维度亲和图蒸馏方法。本发明中，用轻量级的2D卷积神经网络CNNs进行高效的3D数据分割，充分利用了2D网络的优势，并且解决了高计算成本问题和因切片平面有限输入尺寸额外引入的拼接误差。本方法计算来自两个不同嵌入图的像素嵌入之间的距离，以补充沿轴向的亲和信息。本申请通过避免昂贵的3D卷积，它提供了计算和内存的节省。由于沿着横向方向的输入尺寸增加，它具有更强大的能力来捕获2D切片平面的空间信息。它消除了将大规模EM体积划分为多个3D块并处理的需求，从而避免了由多个块的预测亲和性拼接引入的额外错误，本方法的方法在推理延迟仅为120的情况下，实现了优于先前最先进方法的性能。
主权项：1.针对三维电镜图像神经元分割的跨维度亲和图蒸馏方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：A、首先构建基于2D卷积算子的Y型网络作为学生网络计算三维亲和图；同时构造一个3D网络作为教师；B、使用一种跨维度亲和性蒸馏CAD策略训练学生网络，将3D教师网络中的切片间依赖知识传递给2D学生网络；C、蒸馏训练过程中，额外使用一个特征嫁接交互FGI模块，通过将2D学生的嵌入图嫁接到3D教师的嵌入图上，以增强知识传递；D、最后使用训练好的学生网络进行推理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室) 针对三维电镜图像神经元分割的跨维度亲和图蒸馏方法
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