基于改進(jìn)CapsNet的色素性皮膚病識別的研究
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:aetmagazine
文檔大?。?span>542 K
標(biāo)簽: 色素性皮膚病 皮膚圖像識別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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文檔介紹:皮膚病是醫(yī)學(xué)上的常見的、多發(fā)性疾病,因此皮膚檢測技術(shù)越來越受關(guān)注。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是常見的皮膚檢測方法,其模型結(jié)構(gòu)會丟失很多信息。CapsNet(膠囊網(wǎng)絡(luò))是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后的一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。CapsNet的矢量化特征能夠較好地表達(dá)空間關(guān)聯(lián)性,每一個capsule(膠囊)獨立地服務(wù)各自的任務(wù)。分析了CapsNet的基本結(jié)構(gòu)和主要算法,改進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)模型從而避免過擬合現(xiàn)象發(fā)生,試圖基于改進(jìn)CapsNet針對預(yù)處理之后的皮膚圖像進(jìn)行識別,并與傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型作對比。實驗結(jié)果表明,使用改進(jìn)CapsNet對色素性皮膚病進(jìn)行識別可以有較好的識別效果,并且準(zhǔn)確率比傳統(tǒng)方法高出8%~10%。
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