ResNet50模型在肺炎识别分类中的应用

为了提高医学图像中肺炎的识别和分类效率,本文使用ResNet50模型对COVID图像、Lung_Opacity图像、Normal图像和Pneumonia图像进行识别分类。通过比较ResNet50与AlexNet和GoogLeNet对肺炎图像分类的准确率、F1值、召回率、精确率、特异性评价指标的差别,表明了ResNet50较其他模型具有更好的图像识别和分类性能。