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摘要：本发明公开了基于神经网络的边缘增强多尺度特征融合网络，具体涉及图像分割技术领域，该网络包括预训练的骨干网络Res2Net‑50、浅层特征融合模块以及边缘增强多尺度特征融合模块；使用空间通道注意力机制将浅层特征f1，f2经过卷积后获得特征映射并捕获到图像中的边缘、纹理和颜色，得到卷积后的浅层特征f1’和f2’；再使用浅层特征融合模块将卷积后的浅层特征f1’和f2’融合得到融合浅层特征sf1，得到包含特征和纹理信息的息肉图像。
主权项：1.基于神经网络的边缘增强多尺度特征融合网络，其特征在于：该网络包括预训练的骨干网络Res2Net-50、浅层特征融合模块以及边缘增强多尺度特征融合模块；浅层特征融合模块，由预训练的骨干网络Resnet-50将输入的外表模糊、大小不同、边界不清晰的息肉图像划分成5个特征层，将{fi,i=1,2}的特征层归类为浅层特征，使用空间通道注意力机制将浅层特征f1，f2经过卷积后获得特征映射并捕获到图像中的边缘、纹理和颜色，得到卷积后的浅层特征f1’和f2’；再使用浅层特征融合模块将卷积后的浅层特征f1’和f2’融合得到融合浅层特征sf1，得到包含特征和纹理信息的息肉图像；边缘增强多尺度特征融合模块，把高级特征{fi,i=3,4,5}三个高级特征层和融合浅层特征sf1，经过解码器PD，通过并行连接来聚合所有特征，解码器由Sg=PDsf1,f3,f4,f5来计算，从而得到全局映射图Sg，捕捉到息肉组织的位置以及包含特征和纹理的息肉图像；再经过深度监督，在不同的尺度下约束网络，使其在边界获得更多注意力，从而得到加强边界后的息肉图像；最后经过Sigmoid函数，得到最终用的息肉图像。
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百度查询： 常熟市第一人民医院 江苏智先生信息科技有限公司 基于神经网络的边缘增强多尺度特征融合网络
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