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申请/专利权人：淮阴工学院;淮安市第二人民医院
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的内窥镜息肉图像检测方法，包括如下步骤：1对已获取到数据集命名为PolypDataset，对其进行预处理，得到处理后的数据集划分为四个类别；2搭建改进的YOLOv5模型即在颈部网络部分引入ASFF结构；3在特征预测头部的每个阶段引入动态卷积模块；4利用搭建好的模型在训练集上进行训练并在测试集上进行验证，实现对结直肠息肉的预测。
主权项：1.一种基于深度学习的内窥镜息肉图像检测方法，其特征在于，包括如下步骤：1对已获取到数据集命名为PolypDataset，对其进行预处理，得到处理后的数据集划分为四个类别；2搭建改进的YOLOv5模型即在颈部网络部分引入ASFF结构；3在特征预测头部的每个阶段引入动态卷积模块；4利用搭建好的模型在训练集上进行训练并在测试集上进行验证，实现对结直肠息肉的预测。
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