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摘 要:本发明公开了一种基于深度迁移学习的肺炎X胸片分类识别方法,其中包括:首先,获取源域数据集和目标域数据集,并且对目标域数据集进行去噪、灰度变换、统一尺寸、归一化等预处理操作;其次,搭建第一分类模型;将利用源域数据集训练得到的基权重加载到第一分类模型中,冻结低层卷积网络参数后再次训练目标域数据集;再次,在第一分类模型的基础上结合由向量神经网络组成的胶囊网络(CapsNet)搭建第二分类模型,最后利用不同的评价指标对训练好的模型对测试集进行测试。本发明巧妙地利用迁移学习的方法有效解决了小型数据集难以在传统深度学习方法中训练且结果容易过拟合的问题;此外,本发明一定程度上提高了肺炎X胸片的识别率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202111565507.8 | 专利名称: | 一种基于深度迁移学习的肺炎X胸片分类识别方法 |
申请日: | 2021-12-20 | 申请/专利权人 | 桂林理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 广西壮族自治区桂林市七星区建干路12号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/764搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2024-04-16 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN114359629B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |