基于EfficientNet的糖尿病视网膜病变诊断模型

打开文本图片集

摘要：本文提出了一种基于EfficientNet的糖尿病视网膜病变诊断，通过使用MBConv卷积模块对原始图像进行卷积处理，通过“压缩－激励”模块对图像病灶施加注意力机制，并使用激活函数对神经网络进行调整。该方法在Kaggle APTOS数据集上取得了78.3%的五分类准确度及92.2%的二分类准确度，证明该方法的有效性，并且与文中提及的其他方法（VGG16，Inception等）对比有更高的准确率。（剩余3557字）

网站仅支持在线阅读（不支持PDF下载），如需保存文章，可以选择【打印】保存。