发明专利已授权

一种基于八度卷积改进U-net网络的图像分割方法

Name: 一种基于八度卷积改进U-net网络的图像分割方法
Brand: 杭州电子科技大学
SKU: 2020105980054
Availability: InStock

📄 申请号：CN202010598005.4 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-06-28

公开号

CN111833352B

公开日

2023-09-05

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

G06T7_10

IPC 分类号

G06T7_10 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像分割图像分割深度学习卷积神经网络

应用场景

医学影像分析, 自动驾驶, 工业检测, 遥感图像分析, 图像处理

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摘要

本发明公开了一种基于八度卷积改进U‑net网络的图像分割方法，可以用于卵巢CT图像的分割处理。首先构建八度卷积尺度特征融合模块和分层残差跳连模块；再分别用八度卷积和分层残差跳连替代普通卷积和传统的复制跳连，构建基于八度卷积改进U‑net网络；分别将进行平均池化后的原始图像与不经处理的原始图像作为低频与高频输入；对构成的网络进行训练，得到分割网络模型；本发明方法结合八度卷积尺度特征融合模块和分层残差跳连模块，与传统卷积神经网络相比，在卷积层以更小的运算量获取更大的感受野和更多不同尺度的特征信息，在跳连部分以残差模块弥补下采样引起的语义差异和信息缺失，从而减少训练时间、提高分割精度，缓解图像分割不足和误分割问题。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN111833352B

购买这项专利需要经过哪些流程？

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该专利的转让价格是多少？

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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

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