摘要
本发明提供了计算机视觉技术领域的一种基于注意力机制的医学图像关键点检测方法及系统,方法包括:步骤S1、基于编码器以及解码器创建关键点检测模型,设定关键点检测模型的损失函数、优化器函数以及超参数;步骤S2、获取大量的历史医学图像构建数据集;步骤S3、基于预设比例将数据集划分为训练集、验证集以及测试集,通过训练集、验证集以及测试集,依次对所述关键点检测模型进行训练、验证以及测试;步骤S4、对测试通过的关键点检测模型进行部署,通过部署的关键点检测模型进行医学图像关键点的检测,得到关键点检测结果,基于关键点检测结果对关键点检测模型进行不断的迭代和优化。本发明的优点在于:极大的提升了医学图像关键点检测的精度。
技术关键词
关键点
医学
注意力机制
多尺度局部特征
图像
训练集
解码模块
编码模块
融合特征
解码器
分布式备份
检测模型训练
优化器
编码器
超参数
输出模块
置信度阈值
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实时视频流
追踪方法
视频帧
引入注意力机制
卡尔曼滤波模型
多光谱成像设备
种子引发技术
机器学习模型训练
博弈论算法
感兴趣
扩展现实技术
衣物
重建系统
三维人体模型
扩展现实显示
字符分割方法
微型芯片
平滑图像边缘
数学形态学
图像像素