基于残差网络的虹膜图像性别分类.pptx
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基于残差神经网络的图像分类方法.pdf
本发明公开了一种基于残差神经网络的图像分类方法,包括如下步骤:步骤S1:获取待分类的图像,图像需进行预处理为一设定尺寸;步骤S2:对步骤S1中的图像,使用卷积核7x7,步幅为2填充为3进行卷积操作和卷积核3x3步幅为2填充为1的最大池化操作;步骤S3:将步骤S2的输出的特征输入设定残差块;步骤S4:将步骤S3的输出输入到过渡层,将特征图尺寸缩小;所述过渡层包含:批量归一化、Relu激活和2x2平均池化,所述2x2平均池化的步幅为2;步骤S5:多次重复步骤S3和步骤S4,让特征图逐渐缩小,最后将输出接入全局
基于残差神经网络的医学图像分类系统.pdf
本发明提供一种基于残差神经网络的医学图像分类系统,涉及医学图像处理技术领域,包括:图像获取模块,被配置为获取待分类的大脑磁共振图像;预处理模块,被配置为对大脑磁共振图像进行图像预处理,得到多个感兴趣区域图像块;概率提取模块,被配置为利用预先构建的患病概率提取网络分别确定出多个感兴趣区域图像块对应的患病概率,根据各感兴趣区域图像块中感兴趣区域对应的区域权重和患病概率,确定个体患病概率;分类模块,被配置为根据个体患病概率,确定大脑磁共振图像所属的类别。该系统适用于对临床工作中获取的低维医学图像的分类,提高低维
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基于残差网络的高光谱图像分类算法研究与应用.docx
基于残差网络的高光谱图像分类算法研究与应用基于残差网络的高光谱图像分类算法研究与应用摘要:高光谱图像分类是一项重要的研究领域,它在农业、环境监测、遥感等领域具有广泛的应用潜力。传统的高光谱图像分类算法存在着提取特征困难、分类准确性差等问题。为了解决传统算法的局限性,本文提出了一种基于残差网络的高光谱图像分类算法。实验结果表明,该算法能够有效提高图像分类准确率,具有较高的应用价值。1.引言高光谱图像具有大量的光谱波段,能够提供丰富的光谱信息和空间分辨率,因此在农业、环境监测、遥感等领域具有广泛的应用。高光谱