计算智能和神经科学

研究文章

DeepLumina:一个方法基于深颜色纹理分类的特性和亮度信息

表10

为手足口病数据集进行比较分析。


作者	方法	精度

歌等。25]	FC-CNN	78.1±1.6
歌等。25]	FV-CNN	80.2±1.8
歌等。25]	FC-CNN + FV-CNN	83.2±1.6
西蒙et al。18]	深功能+支持向量机	84.50
Cimpoi et al。27]	IFV +脱咖啡因的咖啡	65.5
贝尔et al。58]	SIFT-IFV + fc7	69.6±0.3
DeepLumina(提议)	深的特性(ResNet101) +亮度+ SVM	90.15±1.2

最好的精度值以粗体显示。