摘要
本发明涉及图像处理技术,具体涉及基于多尺度交叉融合注意力的眼底图像分割方法和设备。在编码阶段,将Transformer与卷积融合,并设计一种新的双路注意力模块,使得网络能够更好地关注眼底图像中重要的区域与特征;在跳跃连接过程中,设计一种多尺度双重注意力模块,能够充分将在编码阶段提取的局部特征和不同语义信息的全局特征进行融合,从而有效减少不同阶段的语义差距。
技术关键词
眼底图像分割方法
注意力
矩阵乘法运算
多尺度
全局平均池化
模型训练方法
编码器
sigmoid函数
通道
模型训练设备
处理器通信
输出特征
模块
网络
图像处理技术
阶段
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
负荷预测方法
序列预测模型
注意力机制
卷积模块
矩阵
红外图像特征
图像特征提取
Softmax函数
图像多模态
语义分割方法
遥感图像分割方法
网络
融合器
注意力
特征描述符
智能监测终端
云平台系统
数据处理单元
动态时间规整
长短期记忆网络