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HRDecoder: A High-Resolution Decoding Network for Lesion Segmentation in Fundus Images
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出HRDecoder网络，旨在解决高分辨率眼底图像分割中的内存和性能问题。通过高分辨率表示学习和多尺度预测模块，显著提升了分割精度，同时合理利用内存和计算资源，保持快速推理速度。实验结果验证了该方法的有效性。
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关键要点
- 本研究提出HRDecoder网络，旨在解决高分辨率眼底图像分割中的内存和性能问题。
- HRDecoder网络通过高分辨率表示学习模块和多尺度预测融合模块，有效捕获细粒度局部特征和上下文信息。
- 该方法显著提高了分割精度，同时合理利用内存和计算资源，保持快速推理速度。
- 实验结果验证了该方法的有效性。
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