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摘要：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种用于视网膜色素变性分级的类别注意力网络构建方法。本发明构建视网膜色素变性类别注意力网络，所述视网膜色素变性类别注意力网络包括：两条并行分支、类别加权注意力模块与分类器；两条并行分支包括：高效自注意力Transformer支路与局部特征提取支路；将眼底彩照图像分别输入高效自注意力Transformer支路、局部特征提取支路，提取高效自注意力Transformer支路的输出特征与局部特征提取支路的输出特征并沿通道维度进行拼接，得到融合特征；融合特征通过类别加权注意力模块，对不同类别分配不同权重，得到加权后的输出特征；将加权后的输出特征通过分类器，输出视网膜色素变性分级结果。本发明使得网络更加轻量化且精度更高。

主权项：1.一种用于视网膜色素变性分级的类别注意力网络构建方法，其特征在于，包括以下步骤：构建视网膜色素变性类别注意力网络，所述视网膜色素变性类别注意力网络包括：两条并行分支、类别加权注意力模块与分类器；两条并行分支包括：高效自注意力Transformer支路与局部特征提取支路；将眼底彩照图像输入高效自注意力Transformer支路，捕捉全局信息，得到高效自注意力Transformer支路的输出特征；将眼底彩照图像输入局部特征提取支路，提取局部信息，得到局部特征提取支路的输出特征；将高效自注意力Transformer支路的输出特征与局部特征提取支路的输出特征沿通道维度进行拼接，得到融合特征；将融合特征通过类别加权注意力模块，对不同类别分配不同权重，得到加权后的输出特征，包括：将融合特征通过全局特征提取组件，提取通道权重和空间注意力权重，得到全局特征；将全局特征通过类别加权组件，为每个类别分配独立的权重，得到加权后的输出特征，包括：全局特征经过1×1卷积层处理，将全局特征的通道数调整为；将通道数调整后的特征图划分为个类别特征图，并计算每个类别特征图的权重得分，其中，为视网膜色素变性类别数，为每个类别特征图的通道数；对个类别特征图分别进行平均池化，得到每个类别特征图对应的语义特征图；将每个类别特征图的权重分数与其对应的语义特征图进行加权平均，得到类别加权注意力矩阵；将全局特征与类别加权注意力矩阵逐元素相乘，得到加权后的输出特征；将加权后的输出特征通过分类器，输出视网膜色素变性分级预测结果。

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百度查询： 苏州大学 一种用于视网膜色素变性分级的类别注意力网络构建方法