[发明专利]一种基于深度迁移学习的伤口图像分割方法在审
| 申请号： | 202110947144.8 | 申请日： | 2021-08-18 |
| 公开（公告）号： | CN115713477A | 公开（公告）日： | 2023-02-24 |
| 发明（设计）人： | 赵奎;陈志威;曹吉龙;孙靖;朱骁龙;马慧敏;魏景峰;张帅康;高天 | 申请（专利权）人： | 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/774;G06N3/0464;G06N3/08;G06T7/11 |
| 代理公司： | 沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002 | 代理人： | 王倩 |
| 地址： | 110168 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度迁移学习的伤口图像分割方法，包括：将患者拍摄上传的伤口图像进行缩放处理；将处理好的伤口图像利用labelme人工标记出伤口部位，并生成标签图像；利用大型公共数据集Pascal VOC 12Aug训练resnet50作为特征提取器，再用该提取器提取伤口图像的特征图传入Danet网络进行再训练。本发明使用了深度迁移学习，解决了伤口图像分割领域缺乏大型数据集而难以训练深度神经网络难题，同时利用深度残差网络解决了训练时深度神经网络的退化问题，另一方面利用Danet网络引入空间和通道注意力机制，将分割的准确率大大提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 迁移 学习 伤口 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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