基于超轻量实时分割网络的皮肤病变图像分割方法

摘要： 皮肤病变图像分割在皮肤病变诊断中至关重要。然而，基于深度学习的皮肤病变分割模型计算成本高和推理速度慢，难以部署在计算能力有限的皮肤镜设备上。针对上述问题，本研究提出了一种超轻量实时分割网络。首先，采用深度可分离卷积代替标准卷积，并设计了相对轻量的编解码网络架构，以降低模型复杂度和计算量。其次，在跳跃连接处加入了多级语义特征融合模块，有效缩小了浅层特征与深层特征的语义差距。此外，... （共9页）