EffiSegNet:基于预训练的 EfficientNet 网络和简化解码器的胃肠息肉分割

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本文介绍了一种名为“DUCK-Net”的监督卷积神经网络架构,能够从少量的医学图像中学习和概括,以进行准确的分割任务。该模型利用编码器-解码器结构、残差下采样机制和自定义卷积块来处理图像信息。通过数据增强技术提高模型性能。在结肠镜图像的息肉分割方面展示了该方法的能力。在多个数据集上评估结果表明,该方法在Dice系数、Jaccard指数、精确度、召回率和准确度等方面取得了最先进的结果。代码已在GitHub上公开。

原文中文,约500字,阅读约需1分钟。
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