基于EfficientNet的糖尿病視網(wǎng)膜病變?cè)\斷模型

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摘要：本文提出了一種基于EfficientNet的糖尿病視網(wǎng)膜病變?cè)\斷，通過(guò)使用MBConv卷積模塊對(duì)原始圖像進(jìn)行卷積處理，通過(guò)“壓縮－激勵(lì)”模塊對(duì)圖像病灶施加注意力機(jī)制，并使用激活函數(shù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行調(diào)整。該方法在Kaggle APTOS數(shù)據(jù)集上取得了78.3%的五分類準(zhǔn)確度及92.2%的二分類準(zhǔn)確度，證明該方法的有效性，并且與文中提及的其他方法（VGG16，Inception等）對(duì)比有更高的準(zhǔn)確率。（剩余3557字）