本发明公开了一种基于多尺度特征金字塔的新冠感染图像识别方法，通过构建更加完备的网络架构以克服数据量匮乏的问题，结合特征金字塔的思想，使用卷积操作获取多分辨率特征，然后利用并行特征加权操作进行特征的提取与加权，同时编解码特征融合操作对多分...

本发明公开了一种基于注意力机制和迁移学习的新冠肺炎图像分类方法，通过使用特征迁移思想克服传统深度学习模型在分类新冠肺炎以及普通肺炎图像时难以取得较好性能的问题，首先使用迁移学习获取完备的初始权重，然后将通道注意力算法结合到模型中提升模型...

本发明公开了一种基于并行空洞卷积的脑肿瘤图像分割方法，通过使用增加网络宽度的特征提取方法克服了传统UNet算法进行脑肿瘤分割任务时容易受数据数量影响的问题。首先使用并行空洞卷积操作获取低分辨率特征图，然后利用金字塔卷积策略对特征图中的语...