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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明提出了一种基于unet的伪孪生网络的瞳孔边缘识别方法及系统。该方法包括以下步骤：将眼睛图像数据输入到跨模型特征融合网络中；所述跨模型特征融合网络包括两个子网络，每个子网络包括有编码器和解码器，两个子网络中一每个子网络的编码器的输出结果与另一个子网络的解码器的输出结果进行融合，编码器对图像提取不同尺度的特征信息，解码器将特征信息跨网络融合输出；将跨模型特征融合网络输出的特征图进行处理，进行边缘检测，将结果和原始图像融合。该方法将特征进行跨网络融合，聚合了来自不同编码阶段的特征，使得网络能够保持原始图像的细节信息，增强了网络的表达能力，提高了瞳孔边缘识别的精度。
主权项：1.一种基于unet的伪孪生网络的瞳孔边缘识别方法，其特征在于，包括以下步骤：将眼睛图像数据输入到跨模型特征融合网络中；所述跨模型特征融合网络包括两个子网络，每个子网络均包括N级编码器和N级解码器，每个子网络的第i级编码器的输出结果经下采样、relu函数激活后与另一个子网络的第N-i级解码器经上采样、relu函数激活后的输出结果进行融合，第N级编码器的输出结果输入第1级解码器；在每个编码器的下采样部分中的Maxpooling之后加入blurpool层；所述跨模型特征融合网络为： 表示为子网络s的第i级编码器的输出，表示为子网络s的第i级解码器的输出，表示为子网络s的第i级解码器的输入，relu表示relu激活，Hup表示上采样，Hdown表示下采样，表示按元素相加；编码器对图像提取不同尺度的特征信息，解码器将特征信息跨网络融合输出；将跨模型特征融合网络输出的特征图进行处理，进行边缘检测，将结果和原始图像融合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 一种基于unet的伪孪生网络的瞳孔边缘识别方法及系统
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