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【中文期刊】 汪庆 杜炜 等 《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》 2022年38卷3期 21-25,31页
【摘要】 针对少样本条件下复杂叶片分割精确度不高的问题,提出一种基于数据增强的图像语义分割方法.使用翻转、平移方法对训练集中的图像进行增强扩充,利用VGG19代替原SegNet语义分割模型的VGG16主干网络进行模型训练.实验结果表明,在包含180幅...
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【中文期刊】 杨国亮 洪志阳 等 《中国医学物理学杂志》 2019年36卷2期 199-204页 ISTICCSCD
【摘要】 针对皮肤病变图像分割在医疗诊断中的作用,提出一种基于多尺度编码-解码网络的皮肤病变图像分割算法.该算法继承了SegNet网络结构的训练速度快、训练模型存储小等特点,采用多尺度输入的方式增强了网络对皮肤病变图像的充分学习.此外,在编码网络中的...
【关键词】 皮肤病变； 多尺度编码-解码网络； SegNet；
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