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公开(公告)号:CN112163599B
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202010932190.6
申请日:2020-09-08
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度多层次融合的图像分类方法,通过对输入图像进行尺度变换,将多尺度图像作为输入,能够提取图像的全局和局部特征,形成对图像目标的全面描述,然后对图像的多个尺度的描述特征进行多层次的融合,得到最终的分类识别结果,即从多尺度图像描述和多层次信息融合方面出发,有效提高了卷积神经网络图像分类器的分类性能。
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公开(公告)号:CN118864494A
公开(公告)日:2024-10-29
申请号:CN202410873276.4
申请日:2024-07-01
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06T7/11 , G06N3/0464
Abstract: 本发明实施例公开了一种多期相CT图像分割方法、电子设备和存储介质。其中,方法包括:获取肝脏的多期相CT图像;利用多支路编码器,分别从各期相的CT图像中提取肝脏病区的特征,分别得到各期相的多尺度初始特征图;利用多个跨相位特征融合模块,分别对各期相在同一尺度下的初始特征图进行融合和交互,得到各尺度下的交互特征;利用解码器对各尺度下的交互特征进行联合解码,预测病区的分割结果。本实施例提高分割准确度。
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公开(公告)号:CN112163599A
公开(公告)日:2021-01-01
申请号:CN202010932190.6
申请日:2020-09-08
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度多层次融合的图像分类方法,通过对输入图像进行尺度变换,将多尺度图像作为输入,能够提取图像的全局和局部特征,形成对图像目标的全面描述,然后对图像的多个尺度的描述特征进行多层次的融合,得到最终的分类识别结果,即从多尺度图像描述和多层次信息融合方面出发,有效提高了卷积神经网络图像分类器的分类性能。
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