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人類蛋白圖像分類的目的是識別蛋白質(zhì)細胞器中的細胞核漿、核膜等定位標簽。針對蛋白質(zhì)分類數(shù)據(jù)集大、多標簽類別不平衡以及類間差異小等問題，結(jié)合 CSPPNET與集成學習，提出一種人類蛋白質(zhì)圖像分類方法。該方法構(gòu)建了粗細結(jié)合的 CSPPNET模型，且將該模型前幾層卷積生成的特征圖加入空間金字塔池化層，并與模型后期卷積生成的特征圖相結(jié)合，同時利用圖片的整體特征和局部特征自動檢測圖片差異，以提高細粒度圖像分類問題的精度，再通過集成學習的方法來進一步提升準確率。實驗結(jié)果表明，相比經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），該模型的精度與F1值均有所提升。
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