基于改進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CapsNet針對預(yù)處理之后的皮膚圖像進行識別,,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CapsNet對色素性皮膚病進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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