机构名称：
¥ 2.0
方法中，我们提出了一个神经网络模型WCE_Detection，以对23种消化道病变图像的准确检测和分类。首先，由于多酸性病变图像表现出各种形状和鳞片，因此在对象检测网络中采用了多探针头策略，以提高模型的多尺度病变检测的鲁棒性。此外，还引入了双向特征金字塔网络（BIFPN），通过添加跳过连接有效地融合了浅的语义特征，从而大大降低了检测错误率。在上述基础上，我们利用SWIN变压器具有其独特的自我发言机制和层次结构，并结合BIFPN特征融合技术来增强多酸性病变图像的特征表示。
睡眠– Circadian界面wjg
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