文件名称:
Malaria-Detection-源码
开发工具:
文件大小: 2mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-13
详细说明:CNN架构检测疟疾疾病的性能比较
这项研究使用了VGG-16,VGG-19,VGG-16二进制,VGG-19二进制,Alexnet,MobileNet,ResNet34,ResNet50和CNN2D等深度学习算法来从图像中确定感染了疟疾的细胞。 从研究中可以明显看出,名为AlexNet,VGG-16,VGG-19,VGG16二进制,VGG-19二进制,MobileNet,CNN2D,ResNet34和ResNet50的算法的准确度分别为94.84%,92%,92%,97.4%,分别为96.53%,95.42%,96.91%,97.06%和85%。 通过对这9种算法的比较分析,本研究得出了ResNet34,其模型精度为97.06%,是最佳精度给出算法。
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