重参数化大核卷积的光学黑色素瘤图像检测算法

针对皮肤镜采集的光学黑色素瘤图像,由于其背景信息复杂,干扰信息过多,导致检测精度较低,容易出现误检、漏检等问题,提出一种重参数化大核卷积的光学黑色素瘤图像检测算法。首先,在主干部分设计一种融合大核卷积与C3的新模块C3＿RepLK,以增大模型的感受野,提取更多的有效信息。其次,引入感受野模块RFB,融合不同尺度的特征信息,减少错检。颈部网络中采用混合密集稀疏卷积GSConv和轻量化上采样算子CARAFE,使得网络能够捕捉到丰富的上下文信息,抑制漏检。最后,在算法中融入二阶通道注意力模块SOCA,加强特征之间的关联性,关注更有用的特征。实验表明,所提检测算法较原YOLOv5算法,所有类别平均精度从85.0%提升至89.4%,证明所提出的算法对于检测黑色素瘤的有效性。