新一代信息技术
基于改进的EfficientNetV2网络的脑肿瘤分类方法
本发明提出了一种基于改进的EfficientNetV2网络和注意力机制的脑肿瘤图像分类方法,采用一种基于EfficientNetV2网络模型改进的脑肿瘤图像分类方法,在基础的EfficientNetV2网络结构的第一层3x3卷积层后加入残差结构,通过在残差结构中加入三层3x3的卷积层,一层ECA注意力机制,一层1x1卷积层,提取特征信息。同时在前三层的Fused‑MBConv模块的shortcut连接中加入CMAB注意力机制,使网络更加关注浅层网络中的关键信息,最后将残差结构的输出结果和主干网络最后一层的MBConv模块的输出结果相加,在保证网络深度的同时更好的提取浅层与深层的特征信息,进行特征融合,提升分类网络性能。
长春工业大学
授权发明