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摘要：本发明提出一种基于并行特征增强和注意机制的像素级息肉分割方法，网络模型采用HarDNet68作为编码器提取多尺度特征信息；在跳跃连接部分，嵌入并行特征增强模块提取特征的高级表示；同时，利用并行部分解码器聚合高级特征，生成一个全局指导；最后，采用反向注意力模块引导信息从全局范围向局部范围进行传播，增强边界特征的融合和细化。
主权项：1.一种基于并行特征增强和注意机制的像素级息肉分割方法，其特征在于：对给定的息肉图像借助HarDNet骨干网络的不同卷积层进行多尺度特征提取，得到四个不同级别的特征fi；然后将三个较高级别的特征fi分别输入到对应的一个由通道注意力和空间注意力构成的并行特征增强模块中增强特征表示；其中，通道注意力模块对输入特征进行通道加权处理；空间注意力模块对通道加权后的特征进行空间加权处理；同时使用并行部分解码器对高级特征fi进行聚合，得到一个全局映射Sg作为后续解码部分的全局指导；将全局映射Sg和构建后的最高级特征f4送入一个反向注意力模块中处理，得到预测特征R4，再将预测特征R4和全局映射Sg相加，得到预测图结果S4；将预测特征图S4和构建后的高级特征f3输入到一个反向注意力模块中，处理后得到预测结果S3；将预测结果S3和构建后的特征f2输入到一个反向注意力模块中，处理后得到预测结果S2；利用预测图结果和真实结果计算出损失loss以指导网络训练，最终得到一个性能最佳的息肉分割模型，用以进行像素级息肉分割。
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权利要求：
百度查询： 闽江学院 基于并行特征增强和注意机制的像素级息肉分割方法
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