一种基于EfficientNet网络的口腔粘膜性疾病识别方法

摘要

本发明涉及一种基于EfficientNet网络的口腔粘膜性疾病识别方法。其用于对口腔白斑和口腔扁平苔藓进行诊断识别，提高了诊断的效率、识别的准确率。本发明采用的方法为：1)在白光下采集口腔白斑和口腔扁平苔藓图像，获得口腔粘膜性疾病的数据集；2)对采集的图像进行预处理，包括数据清洗，去除异常数据，对图像进行数据增强，扩增数据集，将扩增后的数据集按照7:3划分为训练集和测试集；3)选取EfficientNetB0作为主干网络并进行改进；4)采用二次迁移学习方法对模型进行训练；5)对收敛的模型进行渐进式微调进行渐进式微调，将卷积层逐渐释放并微调可训练层，直至将整个网络训练完成，最后以ACC准确率作为指标变化，选出最佳的微调卷积层的深度，作为最佳诊断网络。