【摘 要】
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为了提高深度学习网络对糖尿病性视网膜病变识别准确率，针对光学相干断层扫描技术（optical coherence tomography ， OCT）的视网膜图像分类研究提出了一种基于可选择卷积核的网络模型，该模型能对多个尺度扩张率的卷积核之间进行自动选择操作。首先，分割阶段生成多条路径，这些路径具有相同的卷积核但不同的扩张率，对应不同的神经元感受野大小。其次，融合阶段将多条路径的信息进行组合和聚合
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为了提高深度学习网络对糖尿病性视网膜病变识别准确率，针对光学相干断层扫描技术（optical coherence tomography ， OCT）的视网膜图像分类研究提出了一种基于可选择卷积核的网络模型，该模型能对多个尺度扩张率的卷积核之间进行自动选择操作。首先，分割阶段生成多条路径，这些路径具有相同的卷积核但不同的扩张率，对应不同的神经元感受野大小。其次，融合阶段将多条路径的信息进行组合和聚合，得到一个全局的、全面的选择权重表示。最后，选择操作再根据两种权值自身相似性和相对相似性来选择权值。实验
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