融合域自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)和多尺度特征聚合的息肉分割網(wǎng)絡(luò)

摘要： 基于深度學(xué)習(xí)的方法在息肉圖像分割上取得了巨大成功，然而仍存在兩個(gè)問(wèn)題阻礙高精度息肉識(shí)別的發(fā)展。第一，不同設(shè)備收集的圖像在特征分布上存在差異，使得不同息肉分割數(shù)據(jù)集存在域偏移的問(wèn)題。第二，現(xiàn)有的模型專注于處理相同尺度大小的特征，限制了模型對(duì)多尺度特征的捕捉能力。為解決這些問(wèn)題，提出了一個(gè)域自適應(yīng)模塊和一個(gè)多尺度特征聚合模塊。域自適應(yīng)模塊采用無(wú)監(jiān)督的方式，自適應(yīng)不同域圖像之間的偏移... （共9頁(yè)）