3D CT-scan base on chest is one of the controversial topisc of the researcher nowadays. There are many tasks to diagnose the disease through CT-scan images, include Covid19. In this paper, we propose a method that custom and combine Deep Neural Network to classify the series of 3D CT-scans chest images. In our methods, we experiment with 2 backbones is DenseNet 121 and ResNet 101. In this proposal, we separate the experiment into 2 tasks, one is for 2 backbones combination of ResNet and DenseNet, one is for DenseNet backbones combination.


翻译:3D CT-scan 胸部基数是当今研究者有争议的托盘之一。 通过CT-scan 图像诊断该疾病有许多任务, 包括 Covid19 。 在本文中, 我们提出一种方法, 将深神经网络定制和组合, 来分类 3D CT-scan 胸部的系列图像。 在我们的方法中, 我们用两个脊椎来试验 DenseNet 121 和 ResNet 101. 。 在这个建议中, 我们把实验分为两个任务, 一个是ResNet 和 DenseNet 的两根脊柱组合, 一个是 DenseNet 的脊椎组合 。

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作为CVPR2017年的Best Paper, DenseNet脱离了加深网络层数(ResNet)和加宽网络结构(Inception)来提升网络性能的定式思维,从特征的角度考虑,通过特征重用和旁路(Bypass)设置,既大幅度减少了网络的参数量,又在一定程度上缓解了gradient vanishing问题的产生.结合信息流和特征复用的假设,DenseNet当之无愧成为2017年计算机视觉顶会的年度最佳论文.
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