基于SSD的肺炎影像检测研究

针对肺炎影像检测问题,提出一种基于SSD的肺炎影像检测模型,解决了小发病区域检测准确度较低的问题.首先,将原始SSD网络模型的第3网络层的输出结果通过池化降维等操作与网络的第6卷积层的输入特征进行融合;然后,将网络模型的第5池化层的输出结果通过反池化、反卷积等操作后与SSD网络模型的第7特征进行特征融合.为了检验基于SSD的肺炎影像检测模型对肺炎的检测识别性能,针对常见检测模型进行了对比实验,结果显示基于SSD的肺炎影像检测模型对肺炎疾病的检测准确率为91.24％,优于其他对比实验的方法.