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SMViT:用于新冠肺炎诊断的轻量化孪生网络模型

马自萍谭力刀马金林陈勇

计算机科学与探索2023，Vol.17Issue(10)：2499-2510,12.

计算机科学与探索2023，Vol.17Issue(10)：2499-2510,12.DOI:10.3778/j.issn.1673-9418.2210070

SMViT:用于新冠肺炎诊断的轻量化孪生网络模型

SMViT:Lightweight Siamese Masked Vision Transformer Model for Diagnosis of COVID-19

马自萍 ¹谭力刀 ²马金林 ²陈勇³

作者信息

1. 北方民族大学数学与信息科学学院,银川 750021
2. 北方民族大学计算机科学与工程学院,银川 750021
3. 宁夏医科大学总医院放射介入科,银川 750004
折叠

摘要

关键词

新冠肺炎诊断/孪生网络/ViT模型/自监督学习/轻量化模型

Key words

diagnosis of COVID-19/siamese network/vision transformer/self-supervised learning/lightweight model

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

马自萍,谭力刀,马金林,陈勇..SMViT:用于新冠肺炎诊断的轻量化孪生网络模型[J].计算机科学与探索,2023,17(10):2499-2510,12.

基金项目

国家自然科学基金(61462002) （61462002）

宁夏自然科学基金(2022AAC03268,2020AAC03215,2020AAC02004).This work was supported by the National Natural Science Foundation of China(61462002),and the Natural Science Foundation of Ningxia(2022AAC03268,2020AAC03215,2020AAC02004). （2022AAC03268,2020AAC03215,2020AAC02004）

计算机科学与探索

OA北大核心CSCDCSTPCD

ISSN：1673-9418

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