基于U-Net++的舌图像分割与优化方法研究

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摘要：文章研究了一种基于U-Net++模型的舌图像分割方法，采用一种加权交叉熵损失函数来提升图像分割效果。在实验阶段，使用开源的舌图像数据集对方法进行测试。为了评估模型的综合性能，采用交并比和Dice系数作为评价指标。结果表明，采用加权交叉熵损失函数的模型在分割精度上有显著提升，尤其是在交并比和Dice系数2个指标上优于传统方法。（剩余5180字）

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