卷积神经网络模型在图像恢复任务中有多种应用。其中之一是图像去噪。噪声是指在采集、传输或存储过程中引入到图像中的不希望的干扰信号。通过训练一个CNN模型,可以学习到去除噪声所需的滤波器,并将其应用于损坏图像中,从而恢复出清晰的图像。CNN模型能够通过学习大量的噪声图像和对应的清晰图像,学习到噪声和清晰图像之间...
一、卷积神经网络在医疗图像分类中的应用 1. 数据准备 在使用CNN进行医疗图像分类之前,首先需要准备好相应的数据集。医疗图像数据通常包含大量高分辨率的图像,可以通过搜集医院的CT、MRI等图像数据或者从公开的医疗图像数据集中获取。数据集应该包括各个类别的图像,并且要进行标注,以便进行分类训练。 2. 构建CNN模型 在...
卷积神经网络在图像分类、语音识别、自然语言处理等领域都有广泛应用。随着人工智能技术的不断发展和深度学习模型的不断优化,卷积神经网络在图像和语音处理领域中具有广阔的应用前景。
卷积神经网络ADC图直肠癌T分期目的利用三维卷积神经网络与磁共振弥散加权成像(DWI)序列的ADC图对直肠癌患者肿瘤T分期进行分类判断,提高分期准确度.方法回顾性分析183例直肠癌病例,其中训练集160例,测试集23例(T1/T2期13例,T3/T4期10例).训练集图像采用水平,垂直翻转等方式进行4倍扩充.基于三维卷积神经网络进行训练...
卷积神经网络(CNN)模型是深度学习模型中最重要的一种经典结构,其性能在近年来深度学习任务上逐步提高。由于可以自动学习样本数据的特征表示,卷积神经网络已经广泛应用于图像分类、目标检测、语乂分割以及自然语言处理等领域。首先分析了典型卷积神经网络模型为提髙其性能増加网络深度以及宽度的模型结构,分析了采用注意力...
卷积神经网络模型压缩在图像分类中的应用
文档介绍:卷积神经网络在计算机视觉等领域占有一席之地,利用局部连接、权值共享以及池化操作等特性,有效地提取图像的局部特征,降低网络复杂度,具有更少的参数量和更好的鲁棒性,因此,吸引了众多研究者的关注,使分类模型朝着更轻、更快、更高效的方向迅速发展。按照卷积神经网络发展的时间线,介绍了常用的典型网络模型,...
一种结合注意力机制的自适应图卷积循环神经网络的轨道交通客流预测模型及方法 本发明公开了一种结合注意力机制的自适应图卷积循环神经网络的轨道交通客流预测模型及方法,通过使用AEAGRU模块作为编码器解码器架构的主要网络模块,用以对时空相关性进行联合建模,并且提出注意力增强自适应图卷积模块(AEAGCN)对空间动态性和节点...
本发明公开一种双层演化的动态图卷积神经网络模型构建方法及应用,该方法包括:以图卷积神经网络GCN为基础,利用循环神经网络RNN分别对GCN的网络参数和节点嵌入进行双层演化,捕捉图数据结构特征的变化,同时,保证节点嵌入在时间上的稳定性,利用节点嵌入演化结果与GCN生成