【摘 要】
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残差神经网络(ResNet)是深度学习领域的研究热点,广泛应用于医学图像处理领域.该文对残差神经网络从以下几个方面进行综述:首先,阐述残差神经网络的基本原理和模型结构;然后,从残差单元、残差连接和网络整体结构3方面总结了残差神经网络的改进机制;其次,从与DenseNet,U-Net,Inception结构和注意力机制结合4方面探讨残差神经网络在医学图像处理领域中的广泛应用;最后,讨论ResNet在医学图像处理领域中面临的主要挑战,并对未来的发展方向进行展望.该文系统梳理了残差神经网络的最新研究进展,以及在
【机 构】
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北方民族大学计算机科学与工程学院 银川 750021;北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室 银川 750021;北方民族大学计算机科学与工程学院 银川 750021;宁夏医科大学理学院 银川
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残差神经网络(ResNet)是深度学习领域的研究热点,广泛应用于医学图像处理领域.该文对残差神经网络从以下几个方面进行综述:首先,阐述残差神经网络的基本原理和模型结构;然后,从残差单元、残差连接和网络整体结构3方面总结了残差神经网络的改进机制;其次,从与DenseNet,U-Net,Inception结构和注意力机制结合4方面探讨残差神经网络在医学图像处理领域中的广泛应用;最后,讨论ResNet在医学图像处理领域中面临的主要挑战,并对未来的发展方向进行展望.该文系统梳理了残差神经网络的最新研究进展,以及在医学图像处理中的应用,对残差神经网络的研究具有重要的参考价值.
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