一种基于多尺度的全扫描病理特征融合提取方法及系统.pdf
猫巷****熙柔
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一种基于多尺度的全扫描病理特征融合提取方法及系统.pdf
本发明公开了一种基于多尺度的全扫描病理特征融合提取方法及系统,本发明通过使用多尺度的全扫描病理特征融合提取的方式,借用多尺度的方案使得特征提取拥有更全面的信息,既有全局的整体信息,又有局部的详细信息。再结合注意力机制的加权融合方案,使得最终获取的特征,重点更加突出,更能代表全扫描病理图像。通过本发明,可以更好的获取全扫描病理图像的整体特征,从而可以协助病理科医生进行病理诊断、帮助临床医生更好的使用多模态信息进行疾病诊断时,提高多模态融合分析的准确性。
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本发明基于注意力机制与多尺度特征融合的行人特征提取方法属于计算机视觉、机器视觉和深度学习技术领域;该方法依次执行以下步骤:构建自上而下渐进式交互模块;构建M?Convolution注意力机制模块;设置评价指标;评价行人特征提取方法的有效性;本发明在数据集上通过Resnet50+FPN、Resnet50+FPN+M?convolution、Resnet50+MPN三种行人特征提取方法进行训练,经过对比mAP、Rank?1和Rank?5三个衡量指标,本发明构建的两个模块在三个指标上的表现均有不同程度的提高,验
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