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申请/专利权人：中国科学院空间应用工程与技术中心
摘要：本发明涉及一种基于显著特征评价的生物图像实例分割方法及装置，该方法包括：对待处理生物图像进行关键点增加处理，得到具备显著特征的生物图像；通过骨干网络对具备显著特征的生物图像进行特征提取，得到具备显著特征的生物图像特征图；通过特征编码器对具备显著特征的生物图像特征图进行融合编码，得到具备显著特征的编码特征图，将具备显著特征的编码特征图和具备显著特征的生物图像特征图进行融合处理，得到融合查询量，根据通过任务译码器对融合查询量进行译码处理得到的译码结果，从待处理生物图像中分割出分割目标。通过本发明的方法，提高实例分割的准确性与鲁棒性，解决生物图像实例分割时前景特征不明确导致的分割精度较低的问题。
主权项：1.一种基于显著特征评价的生物图像实例分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，对待处理生物图像进行关键点增加处理，得到具备显著特征的生物图像；S2，通过预训练的骨干网络对所述具备显著特征的生物图像进行特征提取，得到具备显著特征的生物图像特征图；S3，通过预训练的特征编码器对所述具备显著特征的生物图像特征图进行融合编码，得到具备显著特征的编码特征图，将所述具备显著特征的编码特征图和所述具备显著特征的生物图像特征图进行融合处理，得到融合查询量，所述具备显著特征的编码特征图的分辨率高于所述具备显著特征的生物图像特征图的分辨率；S4，通过预训练的任务译码器对所述融合查询量进行译码处理，得到译码结果，所述译码结果中包括所述待处理生物图像中的分割目标的类别和所述分割目标在所述待处理生物图像中的位置；S5，根据译码结果，从所述待处理生物图像中分割出所述分割目标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院空间应用工程与技术中心 一种基于显著特征评价的生物图像实例分割方法及装置
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