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申请/专利权人：杭州电子科技大学;浙江德菲洛智能机械制造有限公司;杭州利珀科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于小波变换生成伪模态的跨通道语义分割方法，该方法首先获取分割图像数据和相应的标签，并进行预处理。其次对预处理后的图像数据进行小波变换得到子代图像作为伪模态数据。然后将预处理后的图像数据和生成的伪模态数据，形成新的数据集，并划分为训练集和测试集。最后改进交叉注意力UNet模型构建跨通道语义分割模型，将训练集数据输入跨通道语义分割模型进行训练，输出语义分割结果。本发明对于分割对象的定位会更加准确，分割的边缘会更加精确。
主权项：1.一种基于小波变换生成伪模态的跨通道语义分割方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取分割图像数据和相应的标签；S2、对得到的图像数据进行预处理；S3、对预处理后的图像数据进行小波变换得到子代图像作为伪模态数据；S4、将预处理后的图像数据和生成的伪模态数据，形成新的数据集，并划分为训练集和测试集；S5、改进交叉注意力UNet模型构建跨通道语义分割模型，将训练集数据输入跨通道语义分割模型进行训练，输出语义分割结果。
全文数据：
权利要求：
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