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公开(公告)号:CN119152507B
公开(公告)日:2025-05-09
申请号:CN202411650693.9
申请日:2024-11-19
Applicant: 复旦大学义乌研究院
IPC: G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/10 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本申请涉及一种图像的语义分割方法及电子设备。其中,该方法包括:在待处理图像中裁剪局部窗口,以及在对待处理图像进行下采样得到的下采样图像中裁剪两种不同分辨率大小的上下文窗口;分别对局部窗口和两种上下文窗口进行特征编码,得到对应的卷积特征图;基于卷积特征图,分别对局部窗口和其自身、局部窗口分别和两种上下文窗口进行注意力计算,并加权融合,得到局部窗口的注意力特征图;基于局部窗口的卷积特征图和注意力特征图得到局部窗口的融合特征图;基于局部窗口的融合特征图对局部窗口进行语义分割处理。本申请解决了针对超高分辨率的病理切片图像局部窗口如何理解和融合上下文语义,基于局部窗口难以实现精确语义分割的技术问题。
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公开(公告)号:CN119152507A
公开(公告)日:2024-12-17
申请号:CN202411650693.9
申请日:2024-11-19
Applicant: 复旦大学义乌研究院
IPC: G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/10 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本申请涉及一种图像的语义分割方法及电子设备。其中,该方法包括:在待处理图像中裁剪局部窗口,以及在对待处理图像进行下采样得到的下采样图像中裁剪两种不同分辨率大小的上下文窗口;分别对局部窗口和两种上下文窗口进行特征编码,得到对应的卷积特征图;基于卷积特征图,分别对局部窗口和其自身、局部窗口分别和两种上下文窗口进行注意力计算,并加权融合,得到局部窗口的注意力特征图;基于局部窗口的卷积特征图和注意力特征图得到局部窗口的融合特征图;基于局部窗口的融合特征图对局部窗口进行语义分割处理。本申请解决了针对超高分辨率的病理切片图像局部窗口如何理解和融合上下文语义,基于局部窗口难以实现精确语义分割的技术问题。
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