申请/专利权人：四川大学

申请日：2022-09-29

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117853771A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/82;G06V10/25;G06V10/46;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/0895;G06N3/045

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明公开了一种基于注意力金字塔的细粒度压疮等级分类方法。该方法首先将经过金字塔网络处理压疮图像数据，遵循自上向下的特征路径得到特征图，再遵循自下而上的注意路径通过瓶颈注意力模块获取注意力图；然后通过区域选取网络从注意力图中获取感兴趣区域，使用感兴趣区域引导的删除和剪裁对原有特征进行细化；最后利用双线性注意力池化算法进行特征融合，进行池化和向量化操作后得到双线性向量池，作为整个网络细粒度线性分类层的输入信息。本发明相较现有技术，取得较高的识别准确率，其在医学图像方向，压疮等级分类领域具有广阔的应用前景。

主权项：1.一种基于注意力金字塔的细粒度压疮等级分类方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：首先将经过金字塔网络处理压疮图像数据，遵循自上向下的特征路径得到特征图，再遵循自下而上的注意路径通过瓶颈注意力模块获取注意力图；步骤二：通过区域选取网络从注意力图中获取感兴趣区域，使用感兴趣区域引导的删除和剪裁对原有特征进行细化；步骤三：利用双线性注意力池化算法进行特征融合，进行池化和向量化操作后得到双线性向量池，作为整个网络细粒度线性分类层的输入信息。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 四川大学 一种基于注意力金字塔的细粒度压疮等级分类方法

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