一种基于卷积神经网络的自动图像分割技术

本发明涉及基于卷积神经网络的自动图像分割技术，适用于医学影像与工业检测领域。为解决现有方法中特征融合僵化、上下文捕获不足、边界优化低效及小目标分割精度差的问题，构建自适应多尺度特征融合网络：编码器采用渐进扩张策略与门控注意力强化跨尺度特征；解码器通过动态加权融合模块优化层级特征贡献；集成轻量可微分CRF实现端到端边界优化；设计复合损失函数平衡类别权重。显著提升细小结构分割召回率18％以上，边界锯齿率降低41％，计算效率提高76％。