DCN网络进行新冠肺炎影像分类

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《------往期经典推荐------》

项目名称
1.【BiLSTM模型实现电力数据预测】
2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】
3.【GAN模型实现二次元头像生成】
4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】
5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】
6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】
7.【VGG16模型实现新冠肺炎图片多分类】
8.【AlexNet模型实现鸟类识别】
9.【DIN模型实现推荐算法】
10.【FiBiNET模型实现推荐算法】
11.【钢板表面缺陷检测基于HRNET模型】
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1. 项目简介

本项目旨在开发和应用深度学习模型来解决特定领域的预测或分类问题。随着深度学习技术的成熟，它在图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域取得了显著突破。本项目基于特定的数据集，通过构建并训练深度学习模型以达到高效和精确的预测能力，解决在实际业务场景中的问题。该模型采用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或变体模型（如LSTM、GRU等）来处理序列或时序数据，或者采用Transformer架构来应对更复杂的非线性特征。本项目的应用场景可能