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。
技术关键词
并行特征
分割方法
卷积神经网络特征
非暂态计算机可读存储介质
预测特征
模块
多尺度特征提取
通道注意力机制
像素
解码器
分割系统
边界特征
处理器
输出特征
图像分割
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图像
Sigmoid函数
像素
特征提取模块
分割方法
医学图像分割方法
量子态
图像存储模块
医学图像分割系统
神经元网络结构
汽车起重机
三维点云分割方法
稠密点云
关键点
三维模型
遥感影像特征
语义分割方法
通道注意力机制
视觉特征
编码模块