| 基于改進CapsNet的色素性皮膚病識別的研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大?。?span>542 K | |
| 標簽： 色素性皮膚病 皮膚圖像識別 神經網絡 | |
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| 文檔介紹：皮膚病是醫學上的常見的、多發性疾病，因此皮膚檢測技術越來越受關注。卷積神經網絡是常見的皮膚檢測方法，其模型結構會丟失很多信息。CapsNet(膠囊網絡)是在卷積神經網絡之后的一種新的神經網絡。CapsNet的矢量化特征能夠較好地表達空間關聯性，每一個capsule(膠囊)獨立地服務各自的任務。分析了CapsNet的基本結構和主要算法，改進了網絡模型從而避免過擬合現象發生，試圖基于改進CapsNet針對預處理之后的皮膚圖像進行識別，并與傳統卷積神經網絡的模型作對比。實驗結果表明，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，并且準確率比傳統方法高出8%～10%。 | |
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