結直腸息肉的早期診斷和治療對于預防結直腸癌至關重要。本文提出一種用于結直腸息肉自動檢測與輔助診斷的輕量化卷積神經網絡，首先基于53層卷積層骨干網絡，引入空間金字塔池化模塊，實現具有不同感受野大小的特征提取。然后，采用特征金字塔網絡對骨干網絡中不同尺度的特征圖進行交叉融合，利用空間注意力模塊提高對息肉圖像邊界和細節的感知能力。再進一步通過位置模式注意力模塊，在不同層級的特征圖中自動挖掘關鍵特征并整合，以實現快速高效準確的結直腸息肉自動檢測。本文基于臨床數據集對所提模型進行評估，其精度達到0.998 2，召回率達到0.998 8，F1分數達到0.998 4，平均精度（mAP）在交并比（IOU）為0.5時達到0.995 3，幀率74 幀/s，參數量9.08 M。相較于現有主流方法，本文所提出方法具有輕量化、運行配置要求低、高檢測速度、高精度等特點，可為結直腸癌的早期檢測和診斷提供可行的技術方法和重要工具。