基于深度学习的图像分类算法研究

基于深度学习的图像分类算法研究主要涉及到多个算法和网络模型。其中，VGGNet是一种使用小卷积核的图像分类算法，它采用了最优的局部稀疏结构。Inception网络则引入了恒等映射残差单元，用于代替人工确定卷积层中的过滤器类型或者确定是否需要卷积层或者池化层。ResNet则采用了多层密集连接的结构，使得网络更加深层。DenseNet则通过特征通道的重标定来提高图像分类的性能。SENet则通过通道压缩与扩展来优化网络的性能。SqueezeNet则采用了深度可分离卷积来减少网络的参数量。MobileNet则是一种轻量级的图像分类算法。[1]

在进行图像分类算法研究时，通常需要对训练集中的图像进行预处理。例如，可以使用CLAHE算法对胸部CT图像进行预处理。然后，可以设置图像的大小，并将预处理好的图像导入到相应的网络模型中进行训练。最后，可以使用测试集的数据对模型进行测试实验，并记录实验结果进行比对。[2]

总结来说，基于深度学习的图像分类算法研究涉及到多个算法和网络模型的应用，通过对图像进行预处理和训练，可以得到相应的分类结果。[1][2]