摘要
本发明涉及图像处理领域,涉及一种视网膜血管分割模型训练方法,包括获取眼底图像作为训练数据集;训练数据集包括查询集和支持集;构建视网膜血管分割模型的网络结构;利用查询集和支持集对视网膜血管分割模型的网络进行训练,在每次训练中,视网膜血管分割模型根据跨窗口注意力机制在不同尺度上提取支持图像和/或查询图像的眼底图像特征以确定视网膜血管分割模型的网络参数,得到最终的视网膜血管分割模型。本发明还提出一种模型训练装置、视网膜血管分割方法、设备以及存储介质。本发明可以提高对眼底图像特征提取的能力,提高计算机辅助诊断系统在样本标签较少时的识别效果。
技术关键词
血管分割
补丁
查询特征
注意力机制
模型训练方法
多尺度
眼底图像特征
计算机辅助诊断系统
模型训练装置
网络结构
特征提取模块
处理器
图像特征提取
计算机存储介质
样本
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石墨
多模态图像数据
通道注意力机制
特征融合技术
特征提取网络
多模态语音
抗噪方法
语音特征
通信历史数据
语音识别准确性
检测识别方法
识别检测方法
多尺度特征提取
表面缺陷检测
视觉