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Das dichte konvolutionale Netzwerk (DenseNet) ist in den letzten Jahren ein heißes Thema in der Forschung zum tiefen Lernen, das gute Anwendungen in der medizinischen Bildanalyse hat. In diesem Artikel wird DenseNet aus folgenden Aspekten zusammengefasst. Zunächst wird das Grundprinzip von DenseNet eingeführt; zweitens wird die Entwicklung von DenseNet aus fünf Aspekten zusammengefasst und analysiert: Erweiterung der DenseNet-Struktur, leichte DenseNet-Struktur, dichte Einheit, dichte Verbindungsart und Aufmerksamkeitsmechanismus; schließlich wird die Forschungsanwendung von DenseNet im Bereich der medizinischen Bildanalyse aus drei Aspekten zusammengefasst: Mustererkennung, Bildsegmentierung und Objekterkennung. Die Netzwerkstrukturen von DenseNet werden in diesem Papier systematisch zusammengefasst, was eine bestimmte positive Bedeutung für die Forschung und Entwicklung von DenseNet hat.
Zhou et al. (Samstag) haben diese Frage untersucht.