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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
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/238867
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2388678a170498-cc6c-480f-9309-59944cdeee5a
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Kansai2024(67).pdf (434.0 kB)
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Branch(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-09-29 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 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 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 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 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 和歌山大学 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 和歌山大学 | ||||||||||
| 著者名 |
趙, 菁悦
× 趙, 菁悦
× 吉野, 孝
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 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． | |||||||||
| 書誌情報 |
2024年度 情報処理学会関西支部 支部大会 講演論文集 巻 2024, 発行日 2024-09-29 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 1884-197X | |||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
