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融合迁移学习和数据增强的SC-Net模型在皮肤癌识别中的应用

左航旭 廖彬 陈小昆 童洋 李勇

计算机应用研究2022，Vol.39Issue(8)：2550-2555,2560,7.
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计算机应用研究2022，Vol.39Issue(8)：2550-2555,2560,7.DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2021.12.0666

融合迁移学习和数据增强的SC-Net模型在皮肤癌识别中的应用

Application of SC-Net model integrated with transfer learning and data augmentation in skin cancer classification

左航旭 1廖彬 1陈小昆 1童洋 2李勇3

作者信息

  • 1. 新疆财经大学统计与数据科学学院,乌鲁木齐830012
  • 2. 电子科技大学电子信息系,成都610000
  • 3. 西南医科大学 中西医结合学院,四川 泸州646100
  • 折叠

摘要

关键词

皮肤癌诊断/DenseNet-201模型/XGBoost模型/特征融合/数据增强/注意力机制/少数类识别

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

左航旭,廖彬,陈小昆,童洋,李勇..融合迁移学习和数据增强的SC-Net模型在皮肤癌识别中的应用[J].计算机应用研究,2022,39(8):2550-2555,2560,7.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61562078,71563048) （61562078,71563048）

新疆天山青年计划资助项目(2018Q073) （2018Q073）

新疆高校研自科项目(XJEDU2021Y037) （XJEDU2021Y037）

新疆"天山雪松计划"青年拔尖人才计划项目 （）

计算机应用研究

OA北大核心CSCDCSTPCD

1001-3695

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