基于改进CapsNet的色素性皮肤病识别的研究AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于改进CapsNet的色素性皮肤病识别的研究
所属分类：技术论文
上传者：aetmagazine
文档大小：542 K
标签：色素性皮肤病皮肤图像识别神经网络
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文档介绍：皮肤病是医学上的常见的、多发性疾病，因此皮肤检测技术越来越受关注。卷积神经网络是常见的皮肤检测方法，其模型结构会丢失很多信息。CapsNet(胶囊网络)是在卷积神经网络之后的一种新的神经网络。CapsNet的矢量化特征能够较好地表达空间关联性，每一个capsule(胶囊)独立地服务各自的任务。分析了CapsNet的基本结构和主要算法，改进了网络模型从而避免过拟合现象发生，试图基于改进CapsNet针对预处理之后的皮肤图像进行识别，并与传统卷积神经网络的模型作对比。实验结果表明，使用改进CapsNet对色素性皮肤病进行识别可以有较好的识别效果，并且准确率比传统方法高出8%～10%。
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