ECOVNet: 一种基于 EfficientNet 的深层卷积神经网络集成用于从胸部 X 光检测 COVID-19
图像与视频处理
2021-05-27 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
本文提出了一种基于 EfficientNet 的深层卷积神经网络(CNN)集成,称为 ECOVNet,利用大型胸部 X 光数据集检测 COVID-19。首先,对开放获取的大型胸部 X 光集合进行数据增强,随后迁移 ImageNet 上预训练的 EfficientNet 权重并定制微调顶层进行训练,再通过模型快照的集成对对应于 COVID-19、正常和肺炎的胸部 X 光进行分类。在单次训练中生成的模型快照的预测,通过两种集成策略即硬集成与软集成进行结合,以改善胸部 X 光分类相关任务中的分类性能与泛化能力。
引用
@article{arxiv.2009.11850,
title = {ECOVNet: An Ensemble of Deep Convolutional Neural Networks Based on EfficientNet to Detect COVID-19 From Chest X-rays},
author = {Nihad Karim Chowdhury and Muhammad Ashad Kabir and Md. Muhtadir Rahman and Noortaz Rezoana},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.11850},
year = {2021}
}