[发明专利]一种基于深度学习的皮肤病准确识别方法在审
| 申请号： | 202311018385.X | 申请日： | 2023-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN116935445A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 常乐;周道强;李嘉杰;许文波;贾海涛;杨龙帆;徐遵傑;成璇凝 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 611731 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习的皮肤病准确识别方法，用于解决当前皮肤病图像识别准确率较低的问题。该方法基于CapsNet，并集成了轻量复合注意力方法和高阶注意力引导浅层特征优化模块。在HAM10000这一大型公开数据集上的实验结果表明，所提方法达到的分类准确率高于CNN和MobileNetV2，且参数量为MobileNetV2的20％左右。在客观评价指标、视觉效果及泛化性上均优于其他几种先进的基于深度学习的皮肤病识别方法。为皮肤病识别辅助软件的研发等下游应用提供了高精度模型保障。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 皮肤病 准确 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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