[发明专利]全卷积神经网络模型、图像分割方法及装置

摘要

本发明提供了一种全卷积神经网络模型、图像分割方法、装置、电子设备和可读存储介质，获取待分割的目标图像后，采用预先训练好的全卷积神经网络模型对目标图像进行分割，以得到分割后的图像，由于本发明采用的全卷积神经网络模型包括深度多尺度融合模块，所述深度多尺度融合模块可以提取输入图像的不同尺度深度的特征并融合，因此输出的特征结果更加多样，特征模式也更加丰富，有效提高了整体分割算法的精度。采用本发明的全卷积神经网络模型进行图像分割，能够提高图像分割精度，同时也可以减少人机交互的繁琐操作，且本发明的图像分割算法通用性强，实现了端到端的算法流程，可以更好地辅助医生提高诊断准确性。