买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉闽江学院申请的专利基于并行特征增强和注意机制的像素级息肉分割方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119090899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411099181.8，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于并行特征增强和注意机制的像素级息肉分割方法是由徐海平;王杰;李佐勇;程雪松;滕升华设计研发完成，并于2024-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于并行特征增强和注意机制的像素级息肉分割方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于并行特征增强和注意机制的像素级息肉分割方法，网络模型采用HarDNet68作为编码器提取多尺度特征信息；在跳跃连接部分，嵌入并行特征增强模块提取特征的高级表示；同时，利用并行部分解码器聚合高级特征，生成一个全局指导；最后，采用反向注意力模块引导信息从全局范围向局部范围进行传播，增强边界特征的融合和细化。

本发明授权基于并行特征增强和注意机制的像素级息肉分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于并行特征增强和注意机制的像素级息肉分割方法，其特征在于： 对给定的息肉图像借助HarDNet骨干网络的不同卷积层进行多尺度特征提取，得到四 个不同级别的特征然后将三个较高级别的特征分别输入到对应的一个由通道注意力 和空间注意力构成的并行特征增强模块中增强特征表示；其中，通道注意力模块对输入特 征进行通道加权处理；空间注意力模块对通道加权后的特征进行空间加权处理；同时使用 并行部分解码器对高级特征进行聚合，得到一个全局映射Sg作为后续解码部分的全局指 导； 将全局映射Sg和构建后的最高级特征f4送入一个反向注意力模块中处理，得到预测特征R4，再将预测特征R4和全局映射Sg相加，得到预测图结果S4；将预测图结果S4和构建后的高级特征f3输入到一个反向注意力模块中，处理后得到预测结果S3；将预测结果S3和构建后的特征f2输入到一个反向注意力模块中，处理后得到预测结果S2；利用预测图结果和真实结果计算出损失loss以指导网络训练，最终得到一个性能最佳的息肉分割模型，用以进行像素级息肉分割； 所述并行特征增强模块结合多个具有不同扩张率的扩张卷积层，每个扩张卷积层的输出都连接一个通道注意力机制模块和一个空间注意力机制模块；在每个扩张卷积层的输出特征之间拼接后，将原始输入特征直接与增强后的特征相加以保留原始特征的信息并增强网络的表达能力；最后，将拼接后的特征图使用ReLU激活函数处理并传递给一个1x1卷积层进行维度变换获得更详细准确的特征集； 所述并行部分解码器中，每个特征先经过一个感受野模块RFB以增强卷积神经网络特征表示；然后每个特征再通过逐个元素的乘法执行聚合；最后，经过一个卷积和激活操作，得到一个全局映射Sg=pdf3,f4,f5，作为反向注意力模块RA的全局指导； 所述反向注意力模块通过擦除前景对象的方式逐步挖掘区分息肉区域，其中，擦除前景的操作是： 其中表示上采样操作；反向注意力模块表示为:

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人闽江学院，其通讯地址为：350108 福建省福州市闽侯县上街镇溪源宫路200号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。