[发明专利]一种基于进化神经网络模型压缩的早期胃癌图像识别方法有效
| 申请号： | 202110223672.9 | 申请日： | 2021-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN112580639B | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 胡兵;章毅;张潇之;周尧;刘伟;吴雨;袁湘蕾 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 谢建 |
| 地址： | 610000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于进化神经网络模型压缩的早期胃癌图像识别方法，涉及计算机应用技术领域，解决现有卷积神经网络模型中的参数冗余、早期胃癌识别过程中神经网络模型计算量消耗大而导致的实时性差的问题；包括以下步骤：采集早期胃癌图像数据集;训练神经网络模型；构建二值编码方式来对神经网络模型中的参数进行编码;使用进化算法对训练后的神经网络模型进行压缩;微调压缩后的神经网络模型，并识别新输入的胃镜检查图像上的早期胃癌病变区域；本发明能够根据收集的胃镜检查图像数据压缩用于检测的神经网络模型，从而提高早期胃癌检测任务中神经网络模型的效率，使得深度神经网络方法在早期胃癌检测方面具有好的实时性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 进化 神经网络 模型 压缩 早期 胃癌 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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