[发明专利]基于深度学习和迁移学习结合的新冠肺炎图像识别方法在审
| 申请号： | 202010962531.4 | 申请日： | 2020-09-14 |
| 公开（公告）号： | CN112070755A | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 李甫;陈泓杏;吴开腾;孔花;张莉 | 申请（专利权）人： | 内江师范学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 成都天既明专利代理事务所(特殊普通合伙) 51259 | 代理人： | 彭立琼;李钦 |
| 地址： | 641100 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习和迁移学习结合的新冠肺炎图像识别方法，包括如下内容：步骤一、模型训练：利用深度卷积神经网络CNN作为图像特征提取器，对COVID‑CT开源数据集进行预训练，提取图像卷积特征；步骤二、将深度卷积神经网络CNN训练部分层的参数迁移至VGG19网络，通过对模型参数进行微调和重新训练。与现有技术相比，本发明的积极效果是：本发明通过对已有的预训练网络利用迁移学习进行微调与重新训练，以减小对训练数据量的需求和依赖；本发明基于VGG19网络，利用迁移学习方法进行训练，最终在未进行数据扩充的情况下在较短的时间内达到84％以上的召回率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 迁移 结合 肺炎 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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