摘要
本申请涉及图像分割技术领域,提供一种基于空间注意力机制的图像分割方法,包括,获取输入特征图,再将输入特征图输入至特征处理层,特征处理层包括第一处理单元以及星形融合单元,通过第一处理单元,按通道维度划分为多个子集,输出多个分支特征图,以及将多个分支特征图输入至星形融合单元,通过星形融合单元基于任务类型匹配交互方式,生成融合特征,最后将融合特征输入至检测头,输出图像分割结果。通过通道拆分,使不同分支专注学习医疗图像中纹理、灰度、形状等特定特征,有效减少特征冗余,提高对特征的捕捉能力,星形融合单元整合分支信息,增强特征间关联性,即使面对边界不清或与周围组织相似的病灶,也能准确区分并分割。