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申请/专利权人：浙江爱达科技有限公司
摘要：本发明涉及一种基于双模型动态特征融合的肠道疾病分类方法，构建基于ResNet和Transformer的网络，用于对肠道病灶图像提取特征并获取不同尺度的特征图，配合ResNet和Transformer设置双向协同深度融合模块，用于分尺度协同融合特征图，最终输出的特征图以动态通道注意力模块进行融合，输出融合后的特征图至动态门控前馈网络，得到肠道疾病分类结果。本发明提高整个网络的特征提取能力和分类性能，能更好地适应不同类型的肠道图像，给出准确的诊断结果；网络能自适应地关注对当前任务最为关键的特征，从而提高模型的泛化能力和分类的准确性。
主权项：1.一种基于双模型动态特征融合的肠道疾病分类方法，其特征在于：所述方法构建基于ResNet和Transformer的网络，用于对肠道病灶图像提取特征并获取不同尺度的特征图，配合ResNet和Transformer设置双向协同深度融合模块，用于分尺度协同融合特征图，最终输出的特征图以动态通道注意力模块进行融合，输出融合后的特征图至动态门控前馈网络，得到肠道疾病分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江爱达科技有限公司 一种基于双模型动态特征融合的肠道疾病分类方法
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