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申请/专利权人：浙江工商大学
摘要：本发明公开了一种基于fasterR‑CNN的多尺度胸部X线片异物检测方法及装置。包括如下步骤：构建基于改进的多尺度目标检测网络，其包括主干网络分支，多尺度特征提取分支、区域候选分支、特征区域增强模块以及结果预测分支；多尺度特征提取分支从主干网络分支的不同阶段提取得到不同尺度的特征图；区域候选分支将感兴趣区域从多尺度特征图中截取后输入特征区域增强模块；本发明利用双向特征金字塔将多尺度特征模块引入主干网络，利用空间变换网络将特征区域增强模块引入结果预测分支。本发明只需输入胸部X线片图像就能自动得到绘制结果，更加准确和直观，能更有效的提取图像多尺度特征信息并提高对局部区域特征的敏感度。
主权项：1.基于fasterR-CNN的多尺度胸部X线片异物检测方法，其特征在于：步骤1，构建基于fasterR-CNN的目标检测网络，所述的目标检测网络包括多尺度特征提取分支、区域候选分支、特征区域增强模块和结果预测分支；所述多尺度特征提取分支用于多尺度特征融合和特征提取，能包含不同尺度的图像信息，最大程度保留小尺度异物的信息；所述区域候选分支通过设定锚点提高一阶段异物检测准确率，同时通过替换损失函数提高了模型收敛效率；所述特征区域增强模块引入空间变换网络，为异物在特征图中可能存在的多种仿射变换提供冗余；所述基于fasterR-CNN的目标检测网络利用双向特征金字塔将多尺度特征提取分支引入主干网络，利用空间变换网络将特征区域增强模块引入结果预测分支；步骤2，将训练集数据输入步骤1中的基于fasterR-CNN的目标检测网络中训练，得到学习后的目标检测网络；所述的训练集来自于胸部X线片异物数据集；步骤3，将测试集数据输入步骤2学习得到的目标检测网络中得到检测框坐标、分类和置信度；所述的测试集来自于胸部X线片异物数据集；对图像内检测框进行非极大抑制后过滤掉不需要的检测框数据；对数据进行可视化，显示在原图上。
全文数据：
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百度查询： 浙江工商大学 基于faster R-CNN的多尺度胸部X线片异物检测方法及装置
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