【摘 要】
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新冠肺炎在全球范围内的突然爆发,使医疗工作者进入了紧张的工作状态。面临此次突发的危机事件,病毒检测速度较慢,检测手段单一等问题也迅速暴露出来,为此,提出了一种基于注
【基金项目】
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2020年省级重点大学生创新创业训练计划资助项目(202010232001);黑龙江省教育科学“十三五”规划2020年度重点课题研究成果“‘新工科’背景下大学生创新能力培养的教学实践研究-以《数字图像处理》为例”(GJB1320385);2019年度黑龙江省高等教育教学改革研究项目(SJGY20190718);2020年齐齐哈尔大学教育科学研究项目(GJZRYB202002)
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新冠肺炎在全球范围内的突然爆发,使医疗工作者进入了紧张的工作状态。面临此次突发的危机事件,病毒检测速度较慢,检测手段单一等问题也迅速暴露出来,为此,提出了一种基于注意力机制的轻量级卷积神经网络方法,以进行高效肺部图像分类,从而缓解医疗工作压力。提出模型采用MobileNet为基本网络,并融合注意力机制。实验表明,提出网络的总体分类精度高达95.92%,比MobileNet基本网络提高了1.02%,且分类精度高于VGG16,VGG19,Inception-V3网络,具有良好的分类性能。
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