一种基于深度学习的X射线图像检测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的X射线图像检测方法及系统，将标注完成的X射线图像输入到基础网络中，通过基础网络对X射线图像进行若干卷积组件的操作，提取到图像五个尺度不同的特征图；通过RPN网络生成regionproposals，再经过softmax层判断anchors属于背景还是前景信息，再进行标定框的回归操作，修正anchors来获取精确的proposals；将五个尺度不同的特征图和一系列proposals输入进RoI Align层，得到尺寸相同的RoI；经过2个全连接层，分别实现proposals的分类和精确定位。本发明将多层网络信息进行融合，同时学习不同深度的图像特征，极大程度提高了检测的准确性。