深度学习CNN架构用于新冠图像分类的高准确率研究

数据集概述

本数据集为一篇研究论文，核心内容是评估经典CNN、VGGNet和ResNet50三种深度学习架构在新冠图像分类任务中的准确率表现。

文件详解

• 文件名称: 14. ID 26017.pdf
• 文件格式: PDF (.pdf)
• 文件内容: 包含基于深度学习CNN架构（经典CNN、VGGNet、ResNet50）进行新冠图像分类的高准确率研究内容

适用场景

• 医学图像处理研究：分析不同CNN架构在新冠图像分类中的性能差异
• 深度学习模型优化：为新冠诊断模型的架构选择提供参考依据
• 医学AI应用：探索高准确率深度学习模型在传染病影像诊断中的实际价值