| 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 | |
| 文檔大小：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(dú)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(shí)驗(yàn)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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