Распознавание изменения размера и цвета изображения на основе сверточной нейронной сети
Journal Title: Бионика интеллекта - Year 2018, Vol 2, Issue 91
Abstract
В статье рассмотрено применение сверточной нейронной сети Mask R-CNN для распознавания изменения размера и цвета изображения. Применение данной сети оправдано тем, что в отличие от других типов сверточных нейронных сетей данная сеть предназначена для не только для обнаружения всех объектов указанных классов и определения охватывающей рамки для каждого из них, но и для определения пикселей, принадлежащих каждому объекту каждого класса по отдельности. Описана архитектура этой сети. Предложена модификация алгоритма обучения многослойного персептрона, входящего в состав Mask R-CNN, представляющая собой матричные варианты процедуры Качмажа (Уидроу-Хоффа). Вследствие наличия ограниченных помех предлагается использовать в алгоритме зону нечувствительности, для которой приведены процедуры настройки. Проведено экспериментальное исследование эффективности работы сети в задаче распознавания заболевания кожи – меланомы. В качестве обучающей выборки использовался набор фотографий из конкурса «ISIC 2016: Skin Lesion Analysis Towards Melanoma Detection». Полученные результаты свидетельствуют об эффективности развиваемого подхода. The article describes the use of the Mask R-CNN convolutional neural network for recognition of changes in image size and color. The use of this network is justified by the fact that, unlike other types of convolutional neural networks, this network is designed not only to detect all objects of the indicated classes and determine the covering frame for each of them, but also to determine the pixels belonging to each object of each class separately. The architecture of this network is described. A modification of the learning algorithm of the multilayer perceptron, which is part of the Mask R-CNN, is a matrix version of the Kacmage (Widrow-Hoff) procedure. Due to the presence of limited interference, it is proposed to use the dead zone in the algorithm, for which tuning procedures are given. An experimental study of the effectiveness of the network in the task of recognizing skin disease - melanoma was conducted. A set of photographs from the competition “ISIC 2016: Skin Lesion Analysis Towards Melanoma Detection” was used as a training sample. The obtained results testify to the effectiveness of the developed approach.
Authors and Affiliations
Н. Г. Аксак, А. А. Бессонов, І. В. Новосельцев, О. Г. Руденко
Keywords
Related Articles
- EP ID EP588752
- DOI -
- Views 132
- Downloads 0
Захист авторських прав за допомогою Blockchain
В статті розглядаються можливості і обмеження blockchain технології та smart-contracts на основі blockchain технології у відшенні авторських прав. Захист авторських прав давно здійснюється за допомогою технологічних засо...
Modeling the user’s choice in the constraints of the cold start of the recommender system
The problem of supporting user choice in recommender systems is considered, taking into account the limitations that arise when solving a cold start problem. Structuring of this problem was carried out and such aspects o...
Эволюционирующая радиально-базисная нейронная сеть и экстремальное обучение ее параметров
Предложен подход к формированию архитектуры и обучению эволюционирующей радиально-базисной нейронной сети (RBFN), которая обрабатывает данные, поступающие в режиме online. Он состоит из двух этапов. Первый из них базируе...
A method for comparing text and graphic fragments in electronic documents using a hybrid criterion
A method for comparing text and graphic fragments in electronic documents by a hybrid criterion is considered. This method allows you to determine the integrated similarity value between the request associated with the i...
Detection of Blood Cells
The structure of the medical image analysis system is considered. The algorithm of the blood cell recognition system is given. Formulated the main tasks to be solved during the morphological analysis of blood. The requir...