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,，并且準確率比傳統(tǒng)方法高出8%～10%,。
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