简介:为解决马铃薯图片的分类检测问题,提出了基于卷积神经网络的图像分类方法.利用卷积神经网络自动学习图像特征的优势解决马铃薯图像的分类问题,分别研究了基于ResNet、DenseNet和CaffeNet的神经网络模型图像分类方法,比较了不同分类方法的准确率,同时利用可视化工具提取网络中的特征图,结合测试结果对网络模型进行调整,降低图像分类的错误率,并且针对样本容量较小时易造成网络模型过拟合的缺点,采用留一法和其他方法来处理样本图片,以提高训练的网络精度.该次研究中训练的三种神经网络模型正确地对马铃薯图像特征进行了提取,网络的识别准确率较高,达到了生产检测的标准.
简介:目的:研究分析胎儿永存左位上腔静脉的产前超声诊断及其临床意义.方法:选择2013年1月-2016年10月在湖北省襄阳市襄州区人民医院产前超声诊断为永存左位上腔静脉胎儿40例,观察左位上腔静脉胎儿的超声心动图表现及其合并的有关疾病情况,并进行分析.结果:40例永存左位上腔静脉胎儿中,单纯永存左位上腔静脉胎儿21例,合并心外畸形胎儿10例,合并心内畸形胎儿5例,合并心内和心外畸形的胎儿4例.结论:胎儿畸形与永存左位上腔静脉、合并心内和心外畸形有关,永存左位上腔静脉的产前超声诊断是检查胎儿畸形的重要方法,在胎儿畸形筛查中具有重要意义,值得临床大力推广.