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申请/专利权人：西安邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于空洞残差特征金字塔的咽喉器官分割方法，涉及计算机视觉和模式识别领域,现有技术中存在图像分割精度低，边界不清晰，不利于较小尺度物体分割的问题，本发明提供的一种基于空洞残差特征金字塔的咽喉器官分割方法包含以下步骤：步骤1：采用DRP‑FPN网络提取咽喉器官特征；步骤2：采用RPN网络精确的proposals框；步骤3：采用ROIAlign方法生成ROI区域；步骤4：采用分类网络和边框回归网络，确定精确的proposals框的位置和类别；同时采用FCN网络对ROI区域进行分割生成掩图。本发明提供的分割方法有效提高了图像分割的平均精度、mDice系数和mIoU的值，不会造成的图像信息丢失，边界清晰且可实现对较小尺度物体的分割。
主权项：1.一种基于空洞残差特征金字塔的咽喉器官分割方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：采用DRP-FPN网络提取咽喉器官特征，在FPN中每个横向连接引入残差空洞卷积模块感知不同大小的感受野,然后与不同尺度特征层进行融合,得到包含全局信息的特征图；步骤2：采用RPN网络，对特征图的每个特征点设定预定个先验框，同时对各个候选框判断包含目标的可能性，在特征图上生成不同尺寸和长宽比的候选框，然后采用非极大值抑制算法筛选出可能性最大位置信息候选框，得到精确的建议框；区域生成模块是小型的神经网络，该网络使用滑动窗口对特征图进行扫描，对每次滑动窗口的中心点在原像素图像上找到其映射点，称之为锚点，以该锚点为中心，生成k个矩形框作为候选框；k的选取满足公式3：k＝scale×ratios；scale＝3,ratios＝33步骤3：采用ROIAlign方法，根据建议框从特征图中提取候选区域，使用双线性内插法从候选区域中生成尺寸相等且固定的ROI区域；步骤4：采用分类网络和边框回归网络，对ROI区域计算分类损失和边界框回归损失，确定精确的建议框的位置和类别；同时采用FCN网络对ROI区域进行分割生成掩图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安邮电大学 一种基于空洞残差特征金字塔的咽喉器官分割方法
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