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基于胶囊网络的皮肤癌图像分类
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作者 王逸蓓 王芳 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第8期3280-3287,共8页
胶囊网络皮肤癌对图像特征的性质和空间关系进行编码,克服卷积神经网络池化过程信息丢失的缺点。针对胶囊网络中只能提取浅层特征和压缩函数收敛性能问题,提出了ResNeXt与胶囊网络级联的Rs-Capsnet网络。首先采用ResNeXt网络中学习图像... 胶囊网络皮肤癌对图像特征的性质和空间关系进行编码,克服卷积神经网络池化过程信息丢失的缺点。针对胶囊网络中只能提取浅层特征和压缩函数收敛性能问题,提出了ResNeXt与胶囊网络级联的Rs-Capsnet网络。首先采用ResNeXt网络中学习图像的复杂特征,利用Inception模块和残差连接提取深层特征;通过CBAM注意力模块调整特征图权重并将其输送到胶囊模块;然后使用改进的压缩函数的胶囊网络完成分类,最后将改进后的网络同主流模型进行对比。结果表明:Rs-Capsnet在皮肤癌图像分类上表现了更佳的性能。 展开更多
关键词 皮肤癌 胶囊网络 ResNeXt 压缩函数 rs-capsnet
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