Detection and segmentation of multi-class artifacts in endoscopy

为准确定位内窥镜视频中的人造物,帮助医生提升诊断准确率,引入深度神经网络检测与分割模型,采用特征金字塔与级联R-CNN相互结合的框架,并使用PSPNet结合分类器链的思想,从而解决分割及数据匮乏问题,有效提升性能,并在EAD 2019数据集上取得领先的性能。