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本發(fā)明提供了基于密集網(wǎng)絡(luò)圖像的分割、識(shí)別方法和裝置，涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，其中，該基于密集網(wǎng)絡(luò)圖像的分割、識(shí)別方法包括：首先，使用卷積層作為特征提取器來(lái)捕獲密集網(wǎng)絡(luò)圖像的分層特征，將得到的多尺度的特征圖輸入到編碼模塊，同時(shí)，利用跳躍連接，將不同尺度的特征圖與編碼模塊中對(duì)應(yīng)尺度的特征圖連接，運(yùn)用編碼模塊對(duì)特征圖進(jìn)行下采樣和語(yǔ)義特征提取，運(yùn)用解碼模塊對(duì)特征圖進(jìn)行上采樣并恢復(fù)詳細(xì)信息，獲得多尺度特征圖，接著，對(duì)稠密反卷積操作得到的輸出特征圖進(jìn)行鏈?zhǔn)綒埐畛鼗僮?，這樣，提高了對(duì)邊界分割的準(zhǔn)確性，捕獲局部上下文信息，在編碼模塊中的三個(gè)邊界細(xì)化塊加入深度監(jiān)督，通過(guò)上述處理，提高了醫(yī)學(xué)圖像分割的精準(zhǔn)性。

信息通信>圖像>密集網(wǎng)絡(luò)圖像; 信息通信>終端>終端; 方法過(guò)程>分割方法>分割; 計(jì)算控制>識(shí)別方法>識(shí)別