《表3 不同卷积神经网络模型的结果对比》
除了AUC和P评价指标之外,表3还列出了不同模型的R和F1评价指标。分析表3得出,添加可变形卷积层和可变形池化层的C-3D可变形卷积神经网络除了在Recall指标上稍低于只添加可变形卷积层的卷积神经网络模型,在其他三个评价指标上均优于其他卷积神经网络,因此,研究确定了同时使用可变形卷积层和可变形池化层的三维可变形卷积神经网络。
图表编号 | XD00133405300 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.02.25 |
作者 | 阮宏洋、陈志澜、程英升、杨凯 |
绘制单位 | 上海海洋大学工程学院、上海建桥学院机电学院、上海市第六人民医院东院放射介入科、上海市第六人民医院东院放射介入科 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |