【摘 要】
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在实际临床应用场景下，压疮伤口等级分类较多且图像间差距小。针对使用图像识别技术对压疮图像分类难度大的问题，提出了基于双线性注意力金字塔的压疮等级识别网络BAP-CNN。该网络以细粒度分类网络APCNN为基础（细粒度指类间差距小的情况符合压疮等级分类需求）,设计了瓶颈注意力模块，并且采用双线性注意力池化的方法，从而提升模型的整体性能和识别准确率。实验结果表明，在细粒度视觉分类数据集和自建压疮伤口图像
【基金项目】
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四川省科技计划项目（2020YFS0298）；
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在实际临床应用场景下，压疮伤口等级分类较多且图像间差距小。针对使用图像识别技术对压疮图像分类难度大的问题，提出了基于双线性注意力金字塔的压疮等级识别网络BAP-CNN。该网络以细粒度分类网络APCNN为基础（细粒度指类间差距小的情况符合压疮等级分类需求）,设计了瓶颈注意力模块，并且采用双线性注意力池化的方法，从而提升模型的整体性能和识别准确率。实验结果表明，在细粒度视觉分类数据集和自建压疮伤口图像SCU-PU数据集上，改进后的网络BAP-CNN与基础网络APCNN以及经典细粒度网络NTS、WSDAN相比，模型的识别率均有所提升，证明了改进方法的有效性，以及在不同数据集下良好的泛化能力。
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