基于动态内容自适应Transformer的皮肤镜图像分割方法

本发明公开了一种基于动态内容自适应Transformer的皮肤镜图像分割方法，包括S1：构建包括混合编码器的解码器的动态内容自适应Transformer网络模型，包括：S1.1：采用依次连接的残差网络、线性映射单元和多层稀疏化Transformer网络构建混合编码器，稀疏化Transformer网络中的稀疏化预测单元用于对图像块的特征的重要性进行预测和自适应丢弃；S1.2：构建解码器，由解码器输出分割图；S2：采用公开的皮肤镜图像数据集作为训练集，对构建的动态内容自适应Transformer网络模型进行训练；S3：将待检测皮肤镜图像输入训练后的动态内容自适应Transformer网络模型，获取待检测皮肤镜图像的分割图。本发明实现了自适应皮肤镜图像分割，能够动态自适应地调节模型的计算复杂度，平衡推理速度和检测性能。