4、卷积神经网络与肺癌预测模型的综合探讨

卷积神经网络与肺癌预测模型的综合探讨

1. 卷积神经网络算法概述

1.1 YOLO算法

YOLO（You Only Look Once）是一种单卷积网络，能够一次性处理多个边界框和类别概率。与传统目标检测方法相比，它具有以下优势：
- 速度快 ：将检测问题视为回归问题，无需复杂的流程，在测试时神经网络只需处理新图像即可进行检测预测。
- 全局理解图像 ：在训练和测试时都能呈现完整图像，隐式编码上下文信息。相比Fast R - CNN，它在处理图像背景中的微小错误时表现更优，上下文错误率不到Fast R - CNN的一半。
- 通用性强 ：在自然图像上训练并在艺术作品上测试时，能提供多种顶级检测方法。扩展到新领域或意外输入时，更不容易失效。

1.2 R - CNN算法

R - CNN用于对图像的部分区域进行分类，其工作流程如下：
1. 生成区域建议 ：使用选择性搜索算法生成约2K个区域建议，即用于图像分类的边界框。
2. 图像分类 ：对每个边界框使用CNN进行图像分类。
3. 边界框优化 ：使用回归方法优化边界框。

然而，R - CNN也存在一些缺点：
- 训练时间长 ：每张图片约有1000个区域建议需要分类，训练网络耗时久。
- 实时性差 ：每张测试图片的