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本文重点研究宫颈细胞图像分类识别问题,结合宫颈细胞病理学等方面知识,利用基于深度卷积神经网络Res Net50的迁移学习,对实验数据集进行模型训练和特征提取。实验结果表明,通过基于深度神经网络的迁移学习,可以获取较优的病变与正常细胞的分类结果。
基于深度卷积神经网络的宫颈细胞涂片的病变细胞分类
【摘 要】
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本文重点研究宫颈细胞图像分类识别问题,结合宫颈细胞病理学等方面知识,利用基于深度卷积神经网络Res Net50的迁移学习,对实验数据集进行模型训练和特征提取。实验结果表明,
【机 构】
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天津工业大学计算机科学与软件学院
【出 处】
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软件工程
【发表日期】
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2018年08期
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