[发明专利]一种基于细粒度的宫颈细胞图像分类方法

权利要求书

1.一种基于细粒度的宫颈细胞图像分类方法，包括图像采集模块、增广模块、特征提取模块、空间与通道注意力模块，其特征在于：所述图像采集模块和增广模块电性连接，所述增广模块与特征提取模块通过电性连接，所述特征提取模块与空间与通道注意力模块单向连接，所述空间与通道注意力模块单向与增广模块连接。

2.根据权利要求1所述的一种基于细粒度的宫颈细胞图像分类方法，其特征在于：所述空间与通道注意力模块包括特征图模块、注意力图模块、空间与通道双线性池化模块和嵌入特征模块。

3.一种基于细粒度的宫颈细胞图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）先对图像进行采样，采样后对细胞图片进行第一次增广，然后对第一次增广的图像进行特征提取，生成特征图，同时对第一次增广的图像进行多次二次增广，生成多个注意力图，反馈给第一次增广的图像； （2）接着将特征图与多个注意力图通过双线性拟合算法生成新的特征图，将新的特征图输入通道注意力模块从而定位细粒度宫颈细胞图像中的对象位置信息，输出更优的第三特征图； （3）最后将多个第三特征图池化连接，输出最终的特征。