一种基于改进的Resnet网络的X光图像分类方法

摘要

本发明涉及一种基于改进的Resnet网络的X光图像分类方法，属于图像处理技术领域。该方法将X光图像数据集作为图像输入，通过SMOTE数据扩充算法得到模型的训练、测试和验证数据集；分类模型采用残差网络ResNet为模型基本框架，通过在残差网络ResNet中加入挤压激励网络并将其进行捷径连接；模型中普通方形卷积核中加入了水平卷积和垂直卷积组成非对称卷积结构，突显局部关键特征和加快训练效率；采用焦点损失函数，整个网络会根据损失函数调整每种疾病的损失值，以得到对疾病分类能力更强的网络模型。本发明能够解决数据不平衡分布带来的问题，并增强特征信息提取能力，提高模型整体性能，从而提高对X光图像分类的准确度。