公开(公告)号：CN118864503A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202411345394.4

申请日：2024-09-26

Applicant: 西南科技大学

Inventor： 张小乾 ,  欧艳池 ,  周莹 ,  陈宇峰 ,  孙凤 ,  王丽超

IPC: G06T7/11 ,  G06V10/52 ,  G06T3/4038 ,  G06T3/4046 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于深度动态自调整的图像处理方法及装置，涉及图像处理技术领域，先通过基于轻量可变形残差模块以及多尺度增强自注意力机制模块构成的多层次图像分割网络对目标处理医学图像进行多层次图像特征提取，然后通过基于多尺度增强自注意力机制模块构成的多层次上采样网络对最后一个尺寸的下采样处理图像依次进行多层次上采样，能够动态捕获浅层的轮廓信息，同时避免了过大的计算消耗以及不易训练的问题，避免了巨额计算开销的同时，有效缓解了特征信息的冗余；最后通过多个深度不接收同的语义缓解模块对下采样处理图像与上采样处理图像进行语义连接，以简单高效的方式缓解语义差，提升了网络分割性能。

公开(公告)号：CN118864503B

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411345394.4

申请日：2024-09-26

Applicant: 西南科技大学

Inventor： 张小乾 ,  欧艳池 ,  周莹 ,  陈宇峰 ,  孙凤 ,  王丽超

IPC: G06T7/11 ,  G06V10/52 ,  G06T3/4038 ,  G06T3/4046 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于深度动态自调整的图像处理方法及装置，涉及图像处理技术领域，先通过基于轻量可变形残差模块以及多尺度增强自注意力机制模块构成的多层次图像分割网络对目标处理医学图像进行多层次图像特征提取，然后通过基于多尺度增强自注意力机制模块构成的多层次上采样网络对最后一个尺寸的下采样处理图像依次进行多层次上采样，能够动态捕获浅层的轮廓信息，同时避免了过大的计算消耗以及不易训练的问题，避免了巨额计算开销的同时，有效缓解了特征信息的冗余；最后通过多个深度不接收同的语义缓解模块对下采样处理图像与上采样处理图像进行语义连接，以简单高效的方式缓解语义差，提升了网络分割性能。