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基于实时选择机制的T-CutMix数据增强与三维卷积神经网络的图像分割方法及系统

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本发明公开了一种基于实时选择机制的T‑CutMix数据增强与三维卷积神经网络(Convolutional Neural Networks/CNN)的图像分割方法及系统，其中，方法包括以下步骤：输入待分割图像，并对其进行预处理；对原始训练图像使用基于实时选择机制的T‑CutMix数据增强算法，合成新的图像数据；从新图像中选取包含感兴趣区域的图像块；使用实时合成的图像块与原始数据联合训练CNN模型，以生成CNN分割模型；将待分割图像输入CNN模型得到图像分割结果。该方法基于实时选择机制的T‑CutMix数据增强算法可以在训练过程中实时自主的进行数据增强，有效提高模型的泛化能力与分割准确性，从而使得三维CNN模型能够全自动端到端的精准分割图像。

著录项

公开/公告号CN114708274A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-07-05

原文格式PDF
申请/专利权人北京工商大学;
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申请/专利号CN202111330884.3
发明设计人王瑜;计亚荣;宫宁;
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申请日2021-11-11
分类号G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06V10/764;G06V10/82;G06T7/00;
代理机构
代理人
地址 100048 北京市海淀区甘家口街道阜成路11号北京工商大学
入库时间 2023-06-19 15:52:27

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法律状态
2022-07-05

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