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基于改进EfficientNet网络的肺结节图像分类研究
1
作者 周孟然 王宁 +3 位作者 高立鹏 王昊男 卞凯 刘思怡 《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》 2024年第1期12-20,共9页
针对目前计算机辅助诊断肺结节良恶性精度值较低、误诊率较高以及模型较复杂等问题,提出一种改进EfficientNet网络的肺结节良恶性分类模型。首先,在特征提取部分融合ECA模块,搭建出EMBConv结构,使网络模型关注更多特征信息;其次,使用跨... 针对目前计算机辅助诊断肺结节良恶性精度值较低、误诊率较高以及模型较复杂等问题,提出一种改进EfficientNet网络的肺结节良恶性分类模型。首先,在特征提取部分融合ECA模块,搭建出EMBConv结构,使网络模型关注更多特征信息;其次,使用跨域迁移学习,提高了网络模型的分类性能;然后采用Ranger优化器优化网络训练,有效防止模型陷入局部最优;最后,将从LIDC-IDRI数据集分割提取的肺结节图像输入到改进的分类模型中。实验结果表明,所提方法在网络参数量和计算量表现出较强竞争力,同时,分类准确率、精确率达到了91.83%和95.50%,较模型改进前分别提高了1.66%和4.41%。 展开更多
关键词 肺结节分类 ECA模块 跨域迁移学习 ranger优化器
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基于轻量化VGG的植物病虫害识别 被引量：17
2
作者 王江晴 冀星 +2 位作者 莫海芳 帖军 刘畅 《中国农机化学报》 北大核心 2022年第4期25-31,共7页
深度神经网络模型被广泛应用在植物病虫害识别任务中,并取得巨大成功。同时,这些网络的计算复杂度和参数量也在不断增加,这将对神经网络的部署提出重大挑战,尤其是在硬件资源有限的设备或实时应用上。针对该问题,提出一种轻量化的病虫... 深度神经网络模型被广泛应用在植物病虫害识别任务中,并取得巨大成功。同时,这些网络的计算复杂度和参数量也在不断增加,这将对神经网络的部署提出重大挑战,尤其是在硬件资源有限的设备或实时应用上。针对该问题,提出一种轻量化的病虫害识别模型,结合Ghost模块对VGG16进行改进,同时减少模型卷积层的卷积核个数,并引入Ranger优化器。试验结果表明,该模型在PlantVillage数据集上准确率为99.37%,FLOPs为88.45 M,比VGG16下降71.86%,有较快的收敛速度,在复杂环境下,模型的准确率为92.40%,识别时间为VGG16的50%。 展开更多
关键词 轻量化 病虫害识别 Ghost模块 VGG网络 ranger优化器
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ResNet和EfficientNet遥感图像场景分类研究
3
作者 江文 《计算机科学与应用》 2022年第5期1301-1313,共13页
针对遥感图像分类问题,首先采用了ResNet模型和EfficientNet模型进行训练,其中,前者采用18层网络结构,并在测试集得到了59.8%的准确度;后者采用了EfficientNet-B0和EfficientNet-B1模型,最高分类精度为92.6%。在此基础上,使用Ranger优... 针对遥感图像分类问题,首先采用了ResNet模型和EfficientNet模型进行训练,其中,前者采用18层网络结构,并在测试集得到了59.8%的准确度;后者采用了EfficientNet-B0和EfficientNet-B1模型,最高分类精度为92.6%。在此基础上,使用Ranger优化器替换了SGD方法,虽然测试集精度与原方法近似,但使用Ranger优化器训练EfficientNet模型具有更强的稳定性和更快的训练速度。最后,对测试的结果进行了分析,列举出每一类场景的分类精度,分析并总结了改进方法。 展开更多
关键词 遥感图像分类 ResNet模型 EfficientNet模型 ranger优化器
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