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申请/专利权人：南京理工大学
申请日：2023-12-22
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118196130A
主分类号：G06T7/194
分类号：G06T7/194;G06T7/12;G06N3/0464;G06N3/0895
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.02#实质审查的生效;2024.06.14#公开
摘要：本发明涉及一种基于域交互对比学习和原型指导自训练的跨域息肉分割方法及装置，通过域间对齐来提高分割精度。本发明提出了域交互对比学习模块通过构建域混合原型来实现两域的原型对齐；为了增强编码器的鲁棒性，提出了一种基于对比学习的交叉一致性约束，确保模型对于不同扰动能够产生分布一致的输出；最后，针对伪标签中的不确定性问题，本发明提出了一种原型指导的自训练模块，在原型的指导下筛选错误的伪标签，并为其他像素点分配权重。本发明结合以上三个模块有效地提高了跨域息肉分割的性能。
主权项：1.一种基于域交互对比学习和原型指导自训练的跨域息肉分割方法，其特征在于，包括：收集多个不同的息肉数据集，选择源域数据集以及目标域数据集并且为目标域划分训练集和测试集；构建以DeepLabV2为整体框架，ResNet-101为编码器的分割模型；利用域交互对比学习以及基于对比学习的交叉一致性约束，以及自训练优化分割模型参数，得到在目标域性能最好的分割模型；将测试样本输入至最终分割模型，得到息肉分割图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 基于域交互对比学习和原型指导自训练的跨域息肉分割方法及装置
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