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结合CSPPNet与集成学习的人类蛋白质图像分类

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:1.08 MB | 2021-03-31

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　　人类蛋白图像分类的目的是识别蛋白质细胞器中的细胞核浆、核膜等定位标签。针对蛋白质分类数据集大、多标签类别不平衡以及类间差异小等问题，结合 CSPPNET与集成学习，提出一种人类蛋白质图像分类方法。该方法构建了粗细结合的 CSPPNET模型，且将该模型前几层卷积生成的特征图加入空间金字塔池化层，并与模型后期卷积生成的特征图相结合，同时利用图片的整体特征和局部特征自动检测图片差异，以提高细粒度图像分类问题的精度，再通过集成学习的方法来进一步提升准确率。实验结果表明，相比经典卷积神经网络（CNN），该模型的精度与F1值均有所提升。

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