发明专利已授权

一种基于多尺度融合和可变形自注意力的白细胞检测方法

📄 申请号：CN202310570328.6 📄 发布日：2026/08/11

著录项目信息

申请日

2023-05-19

公开号

CN116580394B

公开日

2025-12-02

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_69

IPC 分类号

G06V20_69 , G06V20_70 , G06V10_82 , G06V10_80 , G06V10_74 , G06V10_764 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

医学检验, 血细胞分析, 疾病诊断

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摘要

本发明公开了一种基于多尺度融合和可变形自注意力的白细胞检测方法，包括如下步骤：S1、获取白细胞目标检测数据集并预处理；S2、构建MFDS‑DETR模型并训练，S3、通过骨干网络提取特征得到特征图；S4、通过高层筛选特征融合金字塔得到多尺度融合特征向量；S5、通过可形变自注意力模块中获得最终的输出向量；S6、将步骤S5输出的最终的输出向量作为输入，通过编码器提取全局特征；S7、将提取的全局特征作为输入，通过解码器得到最终目标检测结果。本发明将高层语义特征作为权重来筛选低层特征，并将筛选后的特征与高层语义特征逐点相加，提高模型的特征提取和表达能力。采用了可变形自注意力来提取白细胞全局特征，模型训练更加轻便。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20251202

✅ 授权

20230829

?? 实质审查的生效：

20230811

📄 公开

基于特征级图描述符和图卷积网络的CAD模型分类方法

当前第 / 件

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