《表1 卷积层接收数据量对比》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
(4）根据第（1）步给出病灶的位置信息和第（2）步得出的最终癌症分类结果，将被识别为癌症病灶的区域在CT图像上标记出来。
| 图表编号 | XD00206721200 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2021.01.16 |
| 作者 | 张永梅、彭炯、马健喆、胡蕾 |
| 绘制单位 | 北方工业大学信息学院、北方工业大学信息学院、香港理工大学电子与信息工程系、江西师范大学计算机信息工程学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表1 省院2016-2018年档案接收与入库等数据对比》2020.10.01
- 《表1 不同类型卷积参数量和感受野的对比》2021.01.05
- 《表5 与其他加速器在Alex Net卷积层加速效果对比》2020.07.30
- 《表6 与其他加速器在VGG-16卷积层加速效果对比》2020.07.30
- 《表2 不同系统接收数据速率对比(Mb/s)》2020.11.25
- 《表1 改进的VGG19卷积层结构以及参数量统计》2020.10.15
- 《表7 网络层数、网络总参数量、训练参数量和测试数据集耗时的结果对比》2020.05.15
- 《表1 HKU-IS数据集上不同解码卷积层数对检测结果的影响》2020.01.16
- 《表1 深度卷积神经网络结构（卷积核尺寸与每个卷积层的通道数）》2020.01.10
- 《表3 数据集统计信息：无池化层卷积神经网络的中文分词方法》2020.01.15
- 《表2 网络各层参数：基于数据增强和卷积神经网络的面部表情识别研究与实现》2020.01.01
- 《表6 不同卷积层数下数据集的准确率》2020.01.01
- 《表1 方案综合对比：复杂环境下富水砂层盾构接收方案研究》2019.08.15
- 《表3 不同次数迭代下各层卷积特征映射图对比》2019.11.15
- 《表4 不同卷积层的对比实验》2019.09.01
- 《表4 1×1卷积层的对比实验结果Tab.4 Contrast experimental results of 1×1 convolution layer》2019.01.25
- 《表2 不同卷积层数下相关指标的对比》2019.07.15
- 《表3 两个卷积层卷积器尺寸不同参数下的卷积神经网络性能对比》2019.06.16
- 《表2 S2层不同池化参数的卷积神经网络性能对比》2019.06.16
- 《表5 迁移不同卷积层参数结果对比》2019.05.15