摘要： 為提高黑色素瘤分割性能，提出一種結(jié)合注意力機制和上下文信息的U-Net網(wǎng)絡(luò)。以Resnet-34網(wǎng)絡(luò)作為編碼器，在跳躍連接中加入坐標(biāo)注意力，通過捕捉精準(zhǔn)的位置信息定位更準(zhǔn)確的目標(biāo)區(qū)域；設(shè)計上下文信息模塊強化對前景特征的學(xué)習(xí)能力；加入高效通道注意力模塊，重新校準(zhǔn)權(quán)重并獲得更高質(zhì)量的分割圖。在公共數(shù)據(jù)集ISIC 2017上驗證改進(jìn)模型，其結(jié)果表明，該模型召回率、F1分?jǐn)?shù)達(dá)到85.2... （共7頁）