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基于STN与异构卷积滤波器的肝硬化识别
被引量：
3
1
作者
张欢
赵希梅
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期301-307,315,共8页
卷积神经网络因缺乏空间不变性造成分类精度不高,且由于复杂度过高导致分类效率较低。提出一种利用空间变换网络和异构卷积滤波器的SH_ImAlexNet网络,应用于肝硬化样本识别。改进卷积神经网络AlexNet的结构和参数以满足肝硬化样本尺度要...
卷积神经网络因缺乏空间不变性造成分类精度不高,且由于复杂度过高导致分类效率较低。提出一种利用空间变换网络和异构卷积滤波器的SH_ImAlexNet网络,应用于肝硬化样本识别。改进卷积神经网络AlexNet的结构和参数以满足肝硬化样本尺度要求,引入空间变换网络层增强特征提取能力与空间不变性,采用异构卷积滤波器替换部分卷积核降低复杂度并提升鲁棒性。实验结果表明,该网络的分类效果较AlexNet、VGG等传统网络更优,在小样本数据集和大样本数据集上的识别率分别达到98.28%和95.67%,空间复杂度和时间复杂度更低且运行效率更高。
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关键词
空间变换网络
异构卷积滤波器
AlexNet模型
卷积
神经网络
肝硬化识别
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题名
基于STN与异构卷积滤波器的肝硬化识别
被引量：
3
1
作者
张欢
赵希梅
机构
青岛大学计算机科学技术学院
山东省数字医学与计算机辅助手术重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期301-307,315,共8页
基金
国家自然科学基金(61303079)。
文摘
卷积神经网络因缺乏空间不变性造成分类精度不高,且由于复杂度过高导致分类效率较低。提出一种利用空间变换网络和异构卷积滤波器的SH_ImAlexNet网络,应用于肝硬化样本识别。改进卷积神经网络AlexNet的结构和参数以满足肝硬化样本尺度要求,引入空间变换网络层增强特征提取能力与空间不变性,采用异构卷积滤波器替换部分卷积核降低复杂度并提升鲁棒性。实验结果表明,该网络的分类效果较AlexNet、VGG等传统网络更优,在小样本数据集和大样本数据集上的识别率分别达到98.28%和95.67%,空间复杂度和时间复杂度更低且运行效率更高。
关键词
空间变换网络
异构卷积滤波器
AlexNet模型
卷积
神经网络
肝硬化识别
Keywords
Spatial Transformer Network(STN)
Heterogeneous Convolution(HetConv)filter
AlexNet model
Convolutional Neural Network(CNN)
identification of liver cirrhosis
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于STN与异构卷积滤波器的肝硬化识别
张欢
赵希梅
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
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