摘要
本发明提出了一种复杂数据集下基于扩散模型和双注意力抑制的蛋白质亚细胞定位方法,将采集的图像输入训练好的网络模型,所述网络模型包括基础特征提取模块和双注意力抑制模块,包括:S1,将采集的图像输入基础特征提取模块进行视觉特征提取;S2,将基础特征提取网络的输出特征F输入若干个双注意力抑制模块,再次进行特征提取,得到第i个双注意力抑制模块的特征增强输出和第i个双注意力抑制模块的输出将所有双注意力抑制模块的特征增强输出输入分类器后再相加,然后输入激活函数,从而得到分类结果;本发明方法通过构造基于双注意力抑制模块的特征提取网络,专注于抑制已获得的显著特征,引导模型从复杂IHC图像中提取细微特征,提高模型的表征能力。
技术关键词
蛋白质亚细胞定位方法
注意力
特征提取网络
特征提取模块
通道
视觉特征提取
输出特征
生成高质量图像
元素
样本
联合损失函数
基础
数据
掩码矩阵
神经网络模型
分类器
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检测报警系统
明文
检验单元
机器学习算法
采集单元
路口交通信号
稳定控制方法
多场景
动作策略
噪声预测模型
面向多场景
模型训练方法
特征描述符
多层感知器
检测头
监测麻醉深度
脑电图数据
梯度提升决策树
时域特征
频域特征