一种改进FCN的舌象分割方法:双支FCN2s

摘要

针对深度学习神经网络的舌象分割性能不理想、边缘分割不够精准等问题,提出一种新型的FCN分割算法。该方法分为两个步骤。第一步改进FCN8s网络结构构建FCN2s,把FCN8s最后一层8倍上采样改为2倍上采样,并与pool1和pool2得到的特征图进行融合。第二步构建双支FCN2s,构建2个FCN2s子模型,将2个子模型的pool1—pool5和conv7得到的特征图分别进行融合并2倍上采样输出。实验结果表明,该算法在一定程度上,能够克服边缘分割不够精准的问题,对舌象分割准确率达到89.76%,优于基于FCN8s网络模型的舌象分割算法。