随着世界各地的COVID-19病毒感染的下降,Monkeypox病毒正在缓慢地出现。人们害怕它,认为它看起来像是Covid-19的大流行。因此,在广泛的社区传播之前,至关重要的是检测到它们。基于AI的检测可以帮助他们在早期识别它们。在本文中,我们首先比较了13个不同的预训练的深度学习(DL)模型,以检测蒙基氧基病毒。为此,我们首先将它们添加到所有这些层中,并使用四个完善的措施进行分析:精度,召回,F1得分和准确性。在确定了表现最佳的DL模型之后,我们将它们整合以利用从其获得的概率输出的多数投票来提高整体绩效。我们在公开可用的数据集上执行实验,这表明我们的集合方法提供了精度,召回,F1得分和精度为85.44 \%,85.47 \%,85.40 \%和87.13 \%。这些令人鼓舞的结果表明,所提出的方法适用于卫生从业人员进行大规模筛查。
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