摘要
传统分割方法在对舌体边缘处理不细致,信息特征丢失严重影响后续分析研究,对此文章提出一种基于改进PSPNet模型的舌图像分割方法。方法使用MobileNet轻量级网络结构代替传统PSPNet的特征提取模块,并引入改进的注意力机制模块有效降低了模型训练时间;另外利用金字塔模块思想,保证了顶层与底层的特征信息,且图像尺寸一致,通过迁移学习提高了学习效率。通过对中医舌象数据集进行的实验评估,得出平均交并比与平均像素精度未受较大影响但训练时间下降了23%。因此,实验证明,文章方法在舌象数据集上具有较好的分割效果,且无须使用较多的计算资源。
出处
《电脑知识与技术》
2023年第5期12-15,共4页
Computer Knowledge and Technology
基金
吉林省职业教育立项课题(2021XHZ040)。
