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摘要：
本申请涉及一种图像分割方法、模型训练方法、装置、设备及介质，属于计算机图像处理技术领域，解决了现有优化模型存在的随着问题规模增大计算时间较长的问题。本申请技术方案主要包括：获取待分割图像，对所述待分割图像进行特征提取以获得第一特征图；将所述第一特征图输入第一分割网络中以生成第一分割结果和第二特征图；通过所述第二特征图生成查询向量；将所述第一特征图输入Transformer模块进行高维特征编码以生成第三特征图，同时所述Transformer模块获取所述查询向量对所述高维特征编码进行引导；将所述第三特征图输入第二分割网络中以生成第二分割结果。
主权项：
1.一种图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待分割图像，对所述待分割图像进行特征提取以获得第一特征图； 将所述第一特征图输入第一分割网络中以生成第一分割结果和第二特征图，第一分割结果包括血管壁； 通过所述第二特征图生成查询向量； 将所述第一特征图输入Transformer模块进行高维特征编码以生成第三特征图，同时所述Transformer模块获取所述查询向量对所述高维特征解码进行引导； 将所述第三特征图输入第二分割网络中以生成第二分割结果，第二分割结果包括支架； 所述Transformer模块包括特征映射单元、Transformer编码器、Transformer解码器以及多头注意力模块； 所述将所述第一特征图输入Transformer模块进行高维特征编码以生成第三特征图，同时所述Transformer模块获取所述查询向量对所述高维特征解码进行引导，包括： 对所述第一特征图进行特征映射以生成特征向量，对所述特征向量进行位置编码处理； 所述特征向量被所述Transformer编码器获取以生成第一特征编码； 所述第一特征编码和所述查询向量被所述Transformer解码器获取以生成第二特征编码； 所述第一特征编码和所述第二特征编码被所述多头注意力模块获取以生成高维特征； 将所述高维特征和所述特征向量进行特征融合生成融合特征，根据所述融合特征通过反卷积生成所述第三特征图。
