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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。
- 出版日期2023
- 单位长春大学
