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基于残差反向瓶颈和稀疏注意力的图像分割方法与系统 

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申请/专利权人:湖南工商大学

摘要:本发明涉及图像分割技术领域,公开一种基于残差反向瓶颈和稀疏注意力的图像分割方法与系统,以提高分割的整体性能。方法包括:对获取的医学图像,编码器和解码器都采用ESA模块和模块逐阶段进行相应的下采样和上采样处理,任一RIB模块都设置有两个并行的连接路径,分别为用于在深度卷积层中插入步进卷积或转置卷积以调整空间分辨率的直接连接路径、以及用于深度特征提取和通道数调整的非直接连接路径,且各RIB模块的输出特征图为由该两个并行连接路径的特征图相加后得出;任一ESA模块通过构建有向图来确定区域间的关注关系,得到每个区域关注的其他区域的路由索引矩阵,并对该路由索引矩阵内的路由区域进行操作合并。

主权项:1.一种基于残差反向瓶颈和稀疏注意力的图像分割方法,其特征在于,包括:特征编码器获取待检测的医学图像的原图,通过线性嵌入层和下采样生成不同阶段对应不同尺度的特征图;特征解码器将不同尺度的特征图进行融合直至上采样至所述医学图像的原图大小,然后通过线性投影层处理,输出像素级别的分割预测;其中,所述特征编码器和所述特征解码器都采用ESA模块和RIB模块逐阶段进行下采样和上采样处理,任一所述RIB模块都设置有两个并行的连接路径,分别为用于在深度卷积层中插入步进卷积或转置卷积以调整空间分辨率的直接连接路径以及用于深度特征提取和通道数调整的非直接连接路径,且各所述RIB模块的输出特征图为由该两个并行的连接路径的特征图相加后得出;任一所述ESA模块首先将输入特征图均匀划分为至少四个不重叠的区域,然后通过计算区域间的注意力权重构建区域注意力有向图,并通过对有向图进行top-k采样获得稀疏的区域间连接关系,最后根据该稀疏连接关系对区域特征进行有选择的聚合,得到输出特征图。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 湖南工商大学 基于残差反向瓶颈和稀疏注意力的图像分割方法与系统

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