【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能，尤其涉及深度学习和医学图像处理，具体涉及一种基于嵌套双u型注意力网络的语义分割方法及装置。
技术介绍
1、随着人工智能技术的发展，人工神经网络越来越多地应用于各类生产生活领域中。例如，在医疗影像领域，基于人工神经网络构造的模型可以用于辅助医护人员完成医学图像的分析。
2、医学图像包括利用内镜拍摄的内镜图像，内镜图像一般背景较为复杂，早期轻微病症的病灶区域在内镜图像中表现并不明显，相关技术的方法无法实现对内镜图像中的图像特征进行有效选择和重用，使得图像分割的准确度较低。
技术实现思路
1、有鉴于此，本公开提供了一种基于嵌套双u型注意力网络的语义分割方法、装置、电子设备、可读存储介质和计算机程序产品。
2、本公开的一个方面提供了一种基于嵌套双u型注意力网络的语义分割方法，其中，上述嵌套双u型注意力网络包括第一编码器、第二编码器、第一解码器和第二解码器，上述方法包括：将内镜图像的图像数据输入上述第一编码器，得到上述第一编码器包括的m个第一编码单元各自输...
【技术保护点】
1.一种基于嵌套双U型注意力网络的语义分割方法，其中，所述嵌套双U型注意力网络包括第一编码器、第二编码器、第一解码器和第二解码器，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用第二编码器包括的N个第二编码单元对所述M个第一编码单元各自输出的第一编码特征进行加权特征融合，得到所述N个第二编码单元各自输出的第二编码特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述利用注意力门处理第n个第一编码单元输出的第一编码特征和所述第一上采样特征，得到第一注意力特征，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一解码器包括K...
【技术特征摘要】
1.一种基于嵌套双u型注意力网络的语义分割方法，其中，所述嵌套双u型注意力网络包括第一编码器、第二编码器、第一解码器和第二解码器，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用第二编码器包括的n个第二编码单元对所述m个第一编码单元各自输出的第一编码特征进行加权特征融合，得到所述n个第二编码单元各自输出的第二编码特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述利用注意力门处理第n个第一编码单元输出的第一编码特征和所述第一上采样特征，得到第一注意力特征，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一解码器包括k个解码单元，所述k为正整数；
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述利用注意力门处理第n-k个第二编码单元输出的第二编码特征和所述第二上采样特...
【专利技术属性】
技术研发人员：李小霞，周云天，文黎明，张华，王利，秦佳敏，周颖玥，史旭阳，
申请(专利权)人：西南科技大学，
类型：发明
国别省市：
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