基于轻量级卷积神经网络的小样本虹膜图像分割

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摘要：针对复杂分割网络在小样本虹膜数据集上无法收敛的问题 ， 提出一个基于轻量级卷积神经网络的虹膜分割模型.首先 ， 该模型采用基于深度可分离卷积的特征提取模块提取虹膜图像特征 ， 可在保持分割精度的同时显著减少模型参数;其次 ， 在编码器和解码器之间引入一个高效的注意力机制模块 ， 可有效获取丰富（剩余11408字）

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