摘要
本发明涉及一种基于金字塔视觉Transformer的息肉图像分割方法,属于数字医疗技术领域。该方法包括:通过金字塔视觉Transformer模块捕获全局上下文信息,从多个提取阶段获得不同分辨率的特征图;通过循环交叉注意力模块从第一阶段的浅层特征图中提取细节信息,得到浅层特征;通过多尺度特征融合感知模块对多阶段提取的特征图进行融合处理,提取得到深层特征,并将深层特征和浅层特征进行融合后用于图像分割;设计加权二进制交叉熵损失和加权IoU损失对前述过程进行训练,训练完成后用于分割息肉图像。本发明通过金字塔视觉Transformer模块、循环交叉注意力模块和多尺度特征融合感知模块,显著提升了全局信息学习能力、细节信息捕捉能力和分割性能。
技术关键词
图像分割方法
金字塔
多尺度特征融合
注意力
视觉
模块
双线性插值
数字医疗技术
输出特征
输入多尺度
阶段
分辨率
上采样
编码器
分支
元素
矩阵
表达式
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三维表面信息
三维表面特征
PVC灯箱布
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图像特征提取
行人重识别模型
重识别方法
特征提取模块
特征提取方式