面向分割任务的融合Swin Transformer与UN...
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种面向分割任务的融合Swin Transformer与UNet的迁移学习方法和系统，包括：步骤1、将包含Nc个通道待分割图像输入到特征提取网络F；步骤2、将所述特征提取网络F提取的不同尺度的矢量化特征复原为不同尺度特征图；步骤3、将不同尺度的特征图输入到分割网络S中，获得源域与目标域两个域所需分割对象的分割结果；步骤4、将不同尺度的特征图输入到域判别网络D中，判断特征是来自于源域还是目标域，并给出相应的标签；步骤5、计算源域训练样本分割损失部分、目标域训练样本分割损失部分、域判别网络的判别损失部分，并将上述三个部分加权叠加获得整体损失；步骤6、通过最小化整体损失，迭代优化直至整体损失达到要求为止，完成迁移学习过程。
基本信息
专利标题 ：
面向分割任务的融合Swin Transformer与UNet的迁移学习方法和系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114511703A
申请号 ：
CN202210076477.2
公开（公告）日 ：
2022-05-17
申请日 ：
2022-01-21
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王少彬白璐陈颀陈宇
申请人 ：
苏州医智影科技有限公司
申请人地址 ：
江苏省苏州市高新区锦峰路8号2号楼411-29室
代理机构 ：
北京金诚同达律师事务所
代理人 ：
杨薇
优先权 ：
CN202210076477.2
主分类号 ：
G06V10/26
IPC分类号 ：
G06V10/26 G06V10/52 G06V10/774 G06V10/46 G06V10/82 G06K9/62 G06T7/00 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/26
申请日 : 20220121
申请日 : 20220121
2022-05-17 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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