2026-03-08T05:15:27Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00238867 2025-01-19T08:27:57Z 6201:6202:9108:11762

深層学習モデル EfficientNet(V2)に基づく皮膚病分類システムの評価 趙, 菁悦 吉野, 孝 皮膚病 深層学習 画像分類　転移学習　アテンションブロック 皮膚科医の仕事量を軽減するために，皮膚病分類に対するモデルを研究した．ISIC 2019 データセットを使用して訓練を行い，このデータセットには 8種類の皮膚病が含まれています．Google チームが提案した深層学習モデルEfficientNet(V2)を改良し，新しいアテンションモジュールを追加し，事前訓練weight と画像前処理を利用してモデル精度を向上させた．本研究のモデルと現存する他の画像分類のモデルを用いて比較を行い，本研究モデルの利点を検証した． conference paper 情報処理学会 2024-09-29 application/pdf 2024年度 情報処理学会関西支部 支部大会 講演論文集 2024 1884-197X https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/238867/files/IPSJ-Kansai2024(67).pdf jpn