人類蛋白圖像分類的目的是識別蛋白質(zhì)細(xì)胞器中的細(xì)胞核漿、核膜等定位標(biāo)簽。針對蛋白質(zhì)分類數(shù)據(jù)集大、多標(biāo)簽類別不平衡以及類間差異小等問題,結(jié)合CSPPNet與集成學(xué)習(xí),提出一種人類蛋白質(zhì)圖像分類方法。該方法構(gòu)建了粗細(xì)結(jié)合的CSPPNet模型,且將該模型前幾層卷積生成的特征圖加入空間金字塔池化層,并與模型后期卷積生成的特征圖相結(jié)合,同時利用圖片的整體特征和局部特征自動檢測圖片差異,以提高細(xì)粒度圖像分類問題的精度,再通過集成學(xué)習(xí)的方法來進(jìn)一步提升準(zhǔn)確率。實驗結(jié)果表明,相比經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）,該模型的精度與F1值均有所提升。 

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

HPA數(shù)據(jù)集原始圖像數(shù)據(jù)

HPA中說明性圖像數(shù)據(jù)

訓(xùn)練集中2組樣本染色后的對比圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3655737