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申请/专利权人：太原理工大学

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种用于轮廓预测的改进U‑Net网络结构，解决了传统U‑Net网络结构处理过程很慢、处理效率低的技术问题，其包括第一编码器、第二编码器、第三编码器、第四编码器、第五编码器、第一解码器、第二解码器、第三解码器、第四解码器、第五解码器、中心块和全局池化层。该结构的改进有更换编码器、在解码器中添加了SCSE注意机制模块、在第五编码器之后添加全局池化层、每个解码器的输出结果连接起来。通过第一预测分割模块和第二预测分割模块并行处理融合后的特征图，第一预测分割模块的分支分割内容，第二预测分割模块的分支分割轮廓。通过该网络结构进行图像分割，分割细节更准确，同时避免了过度分割。

主权项：1.一种用于轮廓预测的改进U-Net网络结构，其特征在于，包括第一编码器、第二编码器、第三编码器、第四编码器、第五编码器、第一解码器、第二解码器、第三解码器、第四解码器、第五解码器、中心块、全局池化层、第一预测分割模块和第二预测分割模块，第一编码器、第二编码器、第三编码器、第四编码器、第五编码器分别与第一解码器、第二解码器、第三解码器、第四解码器、第五解码器对应连接，原始图像输入网络后首先依次通过第一编码器、第二编码器、第三编码器、第四编码器、第五编码器进行下采样，将图像分辨率降低到原始图像的分辨率的132，中心块和全局池化层分别连接至第五编码器的输出端，中心块的输出连接至第五解码器，随后依次通过第五解码器、第四解码器、第三解码器、第二解码器、第一解码器对图像进行上采样，将图像恢复到原始图像的分辩率，全局池化层的输出依次与第五解码器、第四解码器、第三解码器、第二解码器、第一解码器的输出结果进行拼接，最后得到融合后的特征图，融合后的特征图分两路分别传输至用于分割内容的第一预测分割模块和用于分割轮廓的第二预测分割模块；第一编码器、第二编码器、第三编码器、第四编码器、第五编码器结构相同均是在ResNeX模型的基础上添加SE注意机制模块构建的；第一解码器、第二解码器、第三解码器、第四解码器、第五解码器结构相同分别包括依次连接的两个瓶颈模块和SCSE注意机制模块，瓶颈模块使用ResNet结构，瓶颈模块包括依次连接的三个第一3×3卷积层，每个第一3×3卷积层之后均连接有第一BatchNorm层，原始输入通过三个第一3×3卷积层和三个第一BatchNorm层处理后，输出结果与原始输入相加，最后相加的结果再通过第一ReLU层处理；SCSE注意机制模块由cSE模块和sSE模块组成；中心块包括两个第二3×3卷积层和一个2×2最大池化操作层，其中每个第二3×3卷积层后分别依次连接有一个第二BatchNorm层和一个第二ReLU层。

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