動(dòng)態(tài)感受野的圖像分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

摘要： 針對(duì)基于U-Net的分割方法在醫(yī)學(xué)圖像分割領(lǐng)域存在的下采樣階段信息丟失,以及因固定尺寸卷積核帶來(lái)的局部多尺度語(yǔ)義信息提取不足的問題,提出一種動(dòng)態(tài)感受野的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.首先通過構(gòu)建特征遞進(jìn)級(jí)聯(lián)模塊,獲取編碼器多尺度局部語(yǔ)義特征并將其賦值給解碼器,提升模型解碼階段圖像語(yǔ)義信息修復(fù)的效果;然后設(shè)計(jì)局部視野偏移模塊,增強(qiáng)固定尺寸卷積核提取視野內(nèi)上下文語(yǔ)義信息的能力.在ISIC2018和... （共9頁(yè)）