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电气工程与系统科学 > 图像与视频处理

arXiv:1911.07817 (eess)
[提交于 2019年11月18日 ]

标题: 皮肤病变分类使用深度神经网络

标题: Skin Lesion Classification Using Deep Neural Network

Authors:Alla Eddine Guissous
摘要: 本文报告了我们为分类ISIC 2019挑战数据集的皮肤病变的皮肤镜图像(任务1)所开发的方法和技术,我们的方法旨在使用集成深度神经网络结合一些强大的技术来处理不平衡的数据集,这是该挑战的主要问题,以提高CNN模型的性能。
摘要: This paper reports the methods and techniques we have developed for classify dermoscopic images (task 1) of the ISIC 2019 challenge dataset for skin lesion classification, our approach aims to use ensemble deep neural network with some powerful techniques to deal with unbalance data sets as its the main problem for this challenge in a move to increase the performance of CNNs model.
评论: 7页,3张图,被第13届国际互动移动与通信技术及学习会议2019年“IMCL会议”接收的论文
主题: 图像与视频处理 (eess.IV) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV)
引用方式: arXiv:1911.07817 [eess.IV]
  (或者 arXiv:1911.07817v1 [eess.IV] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1911.07817
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Alla Eddine Guissous [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2019 年 11 月 18 日 18:29:41 UTC (418 KB)
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