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申请/专利权人：安徽理工大学
摘要：本发明提供了一种多尺度通道型交叉注意力特征融合的轻量化图像分割方法。包括S1：医学图像依次进行旋转、翻转和均一化数据预处理；S2：图像经过以CNN为基础连续下采样的编码器，并加入星型窗口自注意力机制，得到不同尺度的特征图T1、T2、T3、T4；S3：不同尺度的特征图经过通道交叉融合Transformer的跳跃阶段得到四个特征融合后的特征图O1、O2、O3、O4；S4：特征图和跳跃阶段输出特征图拼接后经过以CNN为基础的特征解码器，同时经过SKAttention模块，得到分割后的图片。本发明使用特征通道型交叉融合Transformer可以计算不同尺度特征的全局元素之间的相关性，星型窗口自注意力机制可以在有效减少计算量基础上，从全局把握图像信息，SKAttention可以有效增强关键信息，从而提高分割精度。
主权项：1.一种多尺度通道型交叉注意力特征融合的轻量化图像分割方法，其特征在于，所述医学分割方法包括如下步骤：步骤S1，医学图像依次进行旋转、翻转和均一化数据预处理；步骤S2，图像经过以CNN为基础连续下采样的编码器，并加入星型窗口自注意力机制，得到不同尺度的特征图T1、T2、T3、T4；步骤S3，不同尺度的特征图经过通道交叉融合Transformer的跳跃阶段得到四个特征融合后的特征图O1、O2、O3、O4；步骤S4，特征图和特征融合后的特征图O1、O2、O3、O4拼接后经过以CNN为基础的特征解码器，同时经过SKAttention模块；经过特征解码，最后得到分割后的图片。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽理工大学 一种多尺度通道型交叉注意力特征融合的轻量化图像分割方法
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