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 133
- Downloads 0
Principles Of Searching And Sorting Optimization In Social Networks Using A Multi-Factor Assessment System
The analysis of social networks, which focuses on the relationship between social entities today is an area of active research. It is a set of tools for research, in particular, in combination with artificial intelligenc...
The Q# programming language investigation
This work is the investigation of the current state of the existing tools for quantum computing, especially the Q# programming language as the most developed tool for this nowadays. Since quantum computing is one of the...
Виявлення вузликів легкого на цифрових медичних зображеннях
Дана робота представляє дослідження, в якому розглядаються питання цифрової обробки та аналізу медичних зображень. В якості медичних зображень розглянуті зображення легкого людини, які отримані за допомогою комп'ютерної...
Метод порівняння текстово-графічних фрагментів в електронних документах за гібридним критерієм
Розглянуто метод порівняння текстово-графічних фрагментів в електронних документах за гібридним критерієм. Цей метод дозволяє визначати інтегроване значення подібності між запитом, пов’язаним з зображенням в запиті, та т...
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...