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

📄 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。

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

一种室外清洁机器人及其控制方法

当前第 / 件

一种共光路相移数字全息显微测量装置

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_10)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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