-
公开(公告)号:CN115081481A
公开(公告)日:2022-09-20
申请号:CN202210720721.4
申请日:2022-06-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于四元数深度学习框架的心音分类系统,包括以下步骤:(1)采用四元数动态残差卷积模块(QDRCM)来提取心音潜在特征;(2)使用四元数局部注意力连接学习框架(QLACL),将注意力扩展到四元数空间,维持通道关系;(3)使用全局注意力连接模块(GCACM)学习全局通道关系。本发明中四元数由于其4个元素构成一个四元数实体的特性考虑到了输入数据的通道间关系,在学习的过程中更好的保留下通道间的相互关系,相比正常的实值网络会将参数量减少到25%,利用四元数的哈密顿积的权重分配特性来捕捉通道之间的内部关系,使用四元数组件来共享权重,学习内部关系,实现轻量,快捷且高效的进行心音诊断分类。
-
公开(公告)号:CN117496135A
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202311225956.7
申请日:2023-09-21
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种大模型高效调优的任意形状智能分割算法,使用循环先验知识嵌入模块,根据模型先验知识的理解,能够有效生成可调视觉提示,自适应的改变图像语义。使用语义相关适配器能够同时调优ViT模块中冻结的多头注意力层和前向传播层,可以更好的利用适配器增加的小部分参数,达到高效调优的目的。使用任务判别投影层聚合ViT主干中不同阶段的深浅特征,学习特定任务的判别特征,最终通过任务头得到高质量分割掩码。经过实验表明,本发明的模型可训练参数量只有总参数量的7%,且在心脏数据集上的分割结果分数达到91.48%。
-