摘要
本发明涉及一种基于SAM模型的特异性皮炎图像分割方法,包括以下步骤:S1、数据准备与预处理以实现高精度皮炎图像分割;S2、对SAM模型微调以适应特异性皮炎图像分割的特点;S3、利用训练好的SAM模型对皮炎图像数据进行皮炎病灶分割;S4、对皮炎图像分割结果进行评估和优化。有益效果是无需依赖大量标注数据,对不同类型、不同严重程度特异性皮炎图像高精度、高效率分割。
技术关键词
特异性皮炎
图像分割方法
通用图像数据
训练卷积神经网络
图像数据预处理
引入注意力机制
多尺度特征融合
局部特征信息
正则化技术
模型超参数
像素
预测类别
网络结构
系统为您推荐了相关专利信息
全局平均池化
图像分割方法
解码器
编码器
输入端
微波辐射计
天气识别方法
天气识别系统
深度学习处理器
训练卷积神经网络
人工智能模型
数据集成平台
医学影像数据
医学影像设备
数据处理单元
医学图像分割模型
医学图像分割方法
注意力
加权损失函数
解码器