新一代信息技術(shù)
基于改進(jìn)的EfficientNetV2網(wǎng)絡(luò)的腦腫瘤分類方法
本發(fā)明提出了一種基于改進(jìn)的EfficientNetV2網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制的腦腫瘤圖像分類方法,采用一種基于EfficientNetV2網(wǎng)絡(luò)模型改進(jìn)的腦腫瘤圖像分類方法,在基礎(chǔ)的EfficientNetV2網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的第一層3x3卷積層后加入殘差結(jié)構(gòu),通過(guò)在殘差結(jié)構(gòu)中加入三層3x3的卷積層,一層ECA注意力機(jī)制,一層1x1卷積層,提取特征信息。同時(shí)在前三層的Fused?MBConv模塊的shortcut連接中加入CMAB注意力機(jī)制,使網(wǎng)絡(luò)更加關(guān)注淺層網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵信息,最后將殘差結(jié)構(gòu)的輸出結(jié)果和主干網(wǎng)絡(luò)最后一層的MBConv模塊的輸出結(jié)果相加,在保證網(wǎng)絡(luò)深度的同時(shí)更好的提取淺層與深層的特征信息,進(jìn)行特征融合,提升分類網(wǎng)絡(luò)性能。
長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)
授權(quán)發(fā)明