[發(fā)明專利]一種基于反向注意力網(wǎng)絡的圖像分割方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110493747.5 | 申請日: | 2021-05-07 |
| 公開(公告)號: | CN113343995A | 公開(公告)日: | 2021-09-03 |
| 發(fā)明(設計)人: | 王博;趙威;申建虎;張偉;徐正清 | 申請(專利權(quán))人: | 西安智診智能科技有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/34 | 分類號: | G06K9/34;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 710000 陜西省西安市高新*** | 國省代碼: | 陜西;61 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 反向 注意力 網(wǎng)絡 圖像 分割 方法 | ||
1.一種基于反向注意力網(wǎng)絡的圖像分割方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1,獲取圖像數(shù)據(jù)集,構(gòu)建訓練集和測試集;
S2,構(gòu)建反向注意力網(wǎng)絡模型,其中所述反向注意力網(wǎng)絡模型的處理過程具體為:
訓練集圖像經(jīng)過多個卷積層逐層編碼依次得到不同層次的輸出特征層f1、f2、f3、f4和f5,根據(jù)所述不同層次的輸出特征f3、f4和f5并行拼接聚合后輸入到解碼器進行解碼得到全局特征圖像Sg;
將所述全局特征圖像Sg進行一次下采樣操作后,與輸出特征f5輸入到第一反向注意網(wǎng)絡中進行處理,得到輸出特征R5;所述第一反向注意網(wǎng)絡處理的過程包括對所述全局特征圖像Sg進行感興趣區(qū)域反轉(zhuǎn)操作,并將反轉(zhuǎn)后的圖像與所述輸出特征f5進行相乘,得到輸出特征R5;將所述輸出特征R5和所述全局特征圖像Sg進行融合得到反向注意特征S5;
將所述反向注意特征S5進行一次上采樣操作后,與輸出特征f4輸入到第二反向注意網(wǎng)絡中進行處理,得到輸出特征R4;所述第二反向注意網(wǎng)絡處理的過程包括對所述反向注意特征S5進行感興趣區(qū)域反轉(zhuǎn)操作,并將反轉(zhuǎn)后的圖像與所述輸出特征f4進行相乘,得到輸出特征R4;將所述輸出特征R4和所述反向注意特征S5進行融合得到反向注意特征S4;
將所述反向注意特征S4進行一次上采樣操作后,與輸出特征f3輸入到第三反向注意網(wǎng)絡中進行處理,得到輸出特征R3;所述第三反向注意網(wǎng)絡處理的過程包括對所述反向注意特征S4進行感興趣區(qū)域反轉(zhuǎn)操作,并將反轉(zhuǎn)后的圖像與所述輸出特征f3進行相乘,得到輸出特征R3;將所述輸出特征R3和所述反向注意特征S4進行融合得到反向注意特征S3;
所述反向注意特征S3通過Sigmoid函數(shù)激活后得到反向注意力網(wǎng)絡模型的處理結(jié)果;
S3,將所述訓練集輸入所述反向注意力網(wǎng)絡模型進行訓練,獲得訓練好的反向注意力網(wǎng)絡模型;
S4,將測試集輸入訓練好的反向注意力網(wǎng)絡模型,獲取圖像分割結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述的感興趣區(qū)域為息肉區(qū)域。
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