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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明公开了一种基于特征融合的息肉分割双解码方法，流程如下：S1、数据预处理：使用公开的Kvasir‑SEG息肉数据集和ETIS‑LARIBPOLYPDB息肉数据集对息肉图像数据进行数据增强；S2、以Resnet50作为编码器，以便能够更好的提取图像深层次特征；使用Transformer编码模块，它的自注意力机制能够捕捉输入之间的长距离依赖关系；使用了不同的空洞卷积来扩大模型的感受野，让模型能捕捉到结肠镜图像更大范围内的信息；S4、设计两个编码器，分别用于自编码任务和分割任务，配合ResNet50完成对息肉图像的分割和重构；S5、对网络模型进行训练。本发明提供的方法可以获取全局和局部的上下文信息，可以对特征进行有效的选择和重构，能够提高分割的精度和稳定性。
主权项：1.一种基于特征融合的息肉分割双解码方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据预处理：使用公开的Kvasir-SEG数据集和ETIS-LARIBPOLYPDB数据集对息肉图像数据进行数据增强；S2、提取处理后的息肉图像特征：将增强后的息肉图像输入到ResNet50网络，提取特征并生成有细节和深度的特征图，ResNet50的四个层分别生成了四个不同尺度的特征图；S3、特征融合：从ResNet50得到的最深层特征经过一个瓶颈层模块处理和一个空洞卷积模块处理后；将这两部分的输出进行拼接，使两种不同类型的特征融合，提高特征的复杂性和丰富性，使模型更好地理解图像的语义和结构信息；S4、息肉图像的分割和重构；S5、对网络模型进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 一种基于特征融合的息肉分割双解码方法
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