摘要
本发明公开了一种基于DFIB和多层聚合网络的直肠息肉检测方法、系统、设备及存储介质,方法包括:制作包含直肠息肉目标的图片数据集,对数据集进行标注,并将数据集划分为训练集、测试集和验证集;基于YOLOv8网络进行改进,构建直肠息肉检测模型;所述改进包括,将YOLOv8网络中的C2f模块替换为DFIB模块,用于提取感受野扩张的特征;在YOLOV8n网络颈部应用多层聚合网络,用于融合和加权不同阶段的特征;对直肠息肉检测模型进行训练,利用训练好的直肠息肉检测模型检测目标直肠息肉合;本发明的检测方法能够更全面地捕捉息肉的关键特征,提高息肉检测的准确性和鲁棒性。
技术关键词
网络
训练集
图片
高层语义信息
数据
高层语义特征
上采样
处理器
标注工具
程序
监测模块
高层次
阶段
多层次
存储器
鲁棒性
尺寸
系统为您推荐了相关专利信息
半导体缺陷检测方法
特征融合网络
多波段
多光谱标定板
晶圆表面粗糙度
皮肤病图像
搜索方法
DCNN模型
深度卷积神经网络
图像特征提取
鲸鱼优化算法
随机森林模型
分布式计算框架
策略
模块
工作辊辊型
辊型曲线
厚板轧机
方程
神经网络方法
语义分割网络
图像
注意力机制
跨模态融合特征
多模态信息融合