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改进的有效网植物质量分级
排序。这不仅需要巨大的劳动力费用，而且还产生了各种质量的蔬菜，从而导致总体质量降低，否则可以占据优惠的市场价格。此外，以降低的成本获取和包装具有更高市场价值的蔬菜，这直接影响了总体销售价格，不适合大规模生产。与传统的手动检测，识别和分类技术相比，利用计算机愿景进行图像识别，检测和分类不仅可以提高效率，而且还可以提高准确性。目前，计算机视觉技术被广泛用于蔬菜和水果的分类，植物和作物害虫的鉴定以及不完整的片剂的识别，这些片剂可以迅速找到和识别检测中所需的特征；这实现了更有效和经济的提取。对评估农产品视觉质量的计算机视觉技术的探索是在生产的早期阶段进行的，从而产生了可观的结果。主要重点是检查谷物，干果，水果，鸡蛋和类似物品。这导致了值得称赞的结果。这还提供了新的想法和蔬菜图像识别方法的理论可行性。这可以节省人力和物质资源，从而降低人工成本，提高蔬菜分级的性能以及加快蔬菜分级的速度。近年来，随着图像识别领域的深度学习技术的重大突破，由VGGNET，GOGLENET，RESNET等代表的卷积神经网络模型不仅取得了重大成就（在广泛的计算机视觉挑战中取得了实现），而且还在众多的众多学者中实现了众多的众多学者，并在其他方面进行了分类和分类。因此，为了减少对蔬菜质量等级进行分类所需的人力，物质资源和成本，本文提出了一种基于深度学习的蔬菜质量分级方法，建立了蔬菜分级图像数据集，随后提出了改进的蔬菜质量级别的改进的有效网络模型（Ca-foricednet-CBAM）。
使用 EfficientNet 模型进行脑肿瘤分类
[2] 中，SVM 分类器和模糊 C 均值的组合已被用于检测脑肿瘤。为了获得大脑属性，该方法采用了灰度运行长度矩阵 (GLRLM)。SVM 分类器用于确定脑部扫描是否包含肿瘤。SVM 分类器利用 120 次脑部 MRI 扫描中的 96 次进行训练，然后使用剩余的 24 张图像进行测试。该方法在分类任务中获得了最高 91.66% 的准确率。[3] 中利用朴素贝叶斯分类器识别了脑肿瘤。对 50 次脑部扫描的评估发现总体准确率为 94%，肿瘤识别率为 81.25%，非肿瘤检测率为 100%。在这里，从分割的灰度脑部图片中得出了八个形态特征和三个强度特征来对肿瘤进行分类。朴素分类器是一种基于贝叶斯概率理论的监督机器学习算法。
基于联邦学习的 EfficientNet 在脑肿瘤分类中的应用
摘要：在医学诊断领域实施机器学习算法的趋势是必要且有意义的。然而，数据隐私已成为应用中的一大问题。本文使用联邦学习（FL）架构来处理隐私问题，并找到提高模型性能的方法。该研究结合 FedAvg FL 算法和 CNN 模型 EfficientNet 在脑肿瘤分类（MRI）数据集上训练模型。在实施算法之前，该研究对数据进行了一些预处理。然后，该研究使用 EfficientNet 进一步处理和识别图像，并使用 FedAvg 对客户端训练的模型进行加权平均。此外，该研究探索了优化器和损失函数，选择了更适合此任务的 AdamW 和交叉熵损失。最后，该研究深入了参数调整工作，绘制了一些曲线和表格来可视化结果。经过参数调整后，本文发现测试准确率高达 81.218%，所有客户端的平均训练准确率高达近 99%。另外，本文还讨论了不同CNN模型的实现条件，分析了它们在医学诊断领域的优缺点，为网络模型和算法的结合提供了一些思路。
使用高效网络体系结构的皮肤癌分类
皮肤癌是全球最常见的致命疾病之一。因此，皮肤癌的分类变得越来越重要，因为在皮肤癌的早期治疗更加有效。本研究的重点是使用效率网络结构的三种常见皮肤癌类型的皮肤癌分类，即基底细胞癌（BCC），鳞状细胞癌（SCC）和黑色素瘤。数据集进行了预处理，并且在以后的阶段合并之前，数据集中的每个图像都调整为256×256像素。然后，我们训练从EfficityNet-B0到EditiveNet-B7开始的所有类型的效率网络，并比较其性能。基于测试结果，所有受过训练的有效网络模型都能够在皮肤癌分类中产生良好的准确性，精度，回忆和F1得分。尤其是，我们设计的有效网络B4模型可实现79.69％的精度，81.67％的精度，76.56％的召回率，而79.03％的F1得分是最高的。这些结果证实，可以利用有效网络结构对皮肤癌进行分类。
有效网络B0和修改的U Net的比较研究
脑肿瘤分割对于准确的诊断，手术计划和治疗监测至关重要。大脑中的异常细胞生长需要精确的定位才能有效管理。 本研究比较了MRI脑肿瘤图像的两种高级分割技术。 第一个使用三个数据集（Figshare，Sartaj，BRT35H）将有效的网络B0与Grad-CAM相结合，以实现视觉解释性，以达到96.87％的分割精度。 第二个在Figshare数据集上采用了修改后的U-NET体系结构，达到了99.84％的精度。 全面的评估探讨了数据集选择，模型体系结构以及诸如Grad-CAM对性能的影响。 通过识别这些方法的优势和劣势，该研究为选择精确的脑肿瘤分割算法提供了见解。 这项工作突出了自动分割在改善诊断精度，减少临床工作量以及使早期干预以获得更好的患者预后的重要性。大脑中的异常细胞生长需要精确的定位才能有效管理。本研究比较了MRI脑肿瘤图像的两种高级分割技术。第一个使用三个数据集（Figshare，Sartaj，BRT35H）将有效的网络B0与Grad-CAM相结合，以实现视觉解释性，以达到96.87％的分割精度。第二个在Figshare数据集上采用了修改后的U-NET体系结构，达到了99.84％的精度。全面的评估探讨了数据集选择，模型体系结构以及诸如Grad-CAM对性能的影响。通过识别这些方法的优势和劣势，该研究为选择精确的脑肿瘤分割算法提供了见解。这项工作突出了自动分割在改善诊断精度，减少临床工作量以及使早期干预以获得更好的患者预后的重要性。
使用 EFFICIENTNET 架构的迁移学习方法治疗脑肿瘤
随着脑肿瘤的增多，研究人员正致力于实现脑肿瘤识别和诊断的自动化。众所周知，肿瘤的功能多种多样，因此多级脑肿瘤分类已成为一个突出的研究问题。由于手动执行肿瘤诊断过程非常繁琐。由于预测的有效性与放射科医生的专业知识有关，因此需要计算机辅助诊断系统。因此，我们需要一种需要较少预处理且能够有效实施的方法，而不是传统的机器学习方法。目前，迁移学习在深度学习中非常突出，因为它允许研究人员用很少的数据训练深度神经网络。EfficientNet 架构用于对脑肿瘤进行分类。在迁移学习的帮助下，EfficientNet 架构得到了训练。本研究工作基于 CNN 实施迁移学习，并使用 EfficientNet B0 和 EfficientNet B7 模型，该模型利用 ImageNet 数据集中的权重对 kaggle 公开数据集上的 4 种常见脑肿瘤类别（如无肿瘤、垂体、脑膜瘤、神经胶质瘤）进行分类。该数据集包含 3264 张脑 MRI 图像。使用这两种模型获得的准确度与各种性能指标（如准确度、精确度、F1 分数、特异性、灵敏度）一起计算。最高准确度为 98%。研究结果表明，该方法可用于将脑肿瘤分为几类。
基于CO2的瓷砖固化
摘要 - 今年，使用最广泛的技术框架之一缺乏特定的物联网（IoT）。专注于通信可靠性和对IPv6标准和互联网通信技术的可靠性，EfficityNet B7社交IoT网络满足了护理和适应性需求。尽管拍摄了高质量的照片，但在系统的培训期间却有一些损失，这需要时间。使用Evolution深度学习建议的这项工作以自动生成用于文本分类任务的EfficityNet B7功能框架。在基于有效网络B7的语言相似性分析模型的背景下，对所提出的方法进行了测试，以查看其是否有效。虽然字符级有效网络B7算法并未引起文本分类问题的关注，但本研究中提出的有效网络B7结构在数据分类任务中表现出了出色的性能。大量的测试表明，它们对中断更具弹性，并且可以影响众多有关用户隐私保护，框架含义和法律要求的语言和信息使用政策的组织。
在深度学习中使用 U-Net 模型从 MRI 扫描中检测脑肿瘤
神经系统中的肿瘤疾病既危险又复杂。磁共振成像 (MRI) 对于检测脑部疾病至关重要；然而，从中识别肿瘤的存在非常耗时，需要专业医生。利用深度学习在 MRI 图像中检测肿瘤可以减少等待时间并提高检测准确性。我们提出了一种采用两个 U-Net 模型的方法：ResNeXt- 50 和 EfficientNet 架构，并结合特征金字塔网络 (FPN) 来分割脑肿瘤。这些模型是在 BraTS 2021 数据集上训练的，该数据集包含 3,929 张 MRI 扫描图像和 3,929 个相应的掩模，按 70:15:15 的比例分为训练集、测试集和评估集。结果表明，结合了 EfficientNet 和 FPN 的混合模型性能卓越，测试集上的平均交并比 (IoU) 准确率为 0.90，而 ResNeXt-50 为 0.50，Dice 准确率为 0.92，而 ResNeXt-50 为 0.66。此外，我们还开发了一个 Web 应用程序，实现了 EfficientNet 和 FPN 模型，方便医生从上传的 MRI 图像中轻松检测肿瘤。
使用Inception V3
数据集中的每个图像的卷积。然后，他们使用LVQ算法进行图像分类和疾病检测。在他们的研究中，他们得出的结论是，使用CNN的LVQ算法有效地对番茄叶疾病的类型进行了分类。Halil Durmus等。 al。 [5]在他们的研究中，试图在硬件Nvidia Jetson TX1上的两个体系结构的帮助下进行疾病检测。 在他们的研究中，他们得出的结论是，Alexnet不适合在移动设备上进行疾病检测，因为Alexnet开发的模型非常笨重，大小为227.6 mbyte，而在Squeezenet架构上开发的模型非常小，大小为2.9Mbyte，大小为2.9mbyte，并且在推断时间的范围也有很大改善。 因此，Squeezenet是Nvidia Jetson TX1等移动设备的最佳架构。 U. Atila等。 al。 [6]试图将最新的深神经净结构与有效网络深度学习结构进行比较，以检测Google云环境中的植物叶子疾病的检测。 他们发现准确性有效网络体系结构比其他CNN体系结构更好，精度为99.97％。 有效网络的精度也比其他CNN体系结构更好。Halil Durmus等。al。[5]在他们的研究中，试图在硬件Nvidia Jetson TX1上的两个体系结构的帮助下进行疾病检测。在他们的研究中，他们得出的结论是，Alexnet不适合在移动设备上进行疾病检测，因为Alexnet开发的模型非常笨重，大小为227.6 mbyte，而在Squeezenet架构上开发的模型非常小，大小为2.9Mbyte，大小为2.9mbyte，并且在推断时间的范围也有很大改善。因此，Squeezenet是Nvidia Jetson TX1等移动设备的最佳架构。U. Atila等。 al。 [6]试图将最新的深神经净结构与有效网络深度学习结构进行比较，以检测Google云环境中的植物叶子疾病的检测。 他们发现准确性有效网络体系结构比其他CNN体系结构更好，精度为99.97％。 有效网络的精度也比其他CNN体系结构更好。U. Atila等。al。[6]试图将最新的深神经净结构与有效网络深度学习结构进行比较，以检测Google云环境中的植物叶子疾病的检测。他们发现准确性有效网络体系结构比其他CNN体系结构更好，精度为99.97％。有效网络的精度也比其他CNN体系结构更好。
开发用于正畸领域初始诊断的分类和对象检测模型=开发正畸>早期诊断的分类和对象检测模型
Deskripsi Lengkap: https://lib.ui.ac.id/detail?id=9999920568055&lokasi=lokal ------------------------------------------------------------------------------------------ Abstrak Pandemi COVID-19 mendorong adanya transformasi kesehatan, terutama dalam Praktik Kedokteran Gigi。对传播风险的反应，使公众朝着远程医疗服务，尤其是远程访问术。这种现象在正畸中创造了一个新的范式，鼓励了Teleorthodontic的发展。正畸领域中的机器学习技术支持为早期诊断和增加正畸服务的可及性提供了创新的解决方案。这项研究将比较3个计算机视觉模型，即有效网络，Mobilenet和Shufflenet，并伴随着添加表格模型，即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析，并将在Lime的帮助下使用F1得分指标和专家解释性评估。基于这项研究，发现计算机视觉洗牌模型具有最佳的平均F1分数值，其次是EfficityNet和Mobilenet。价值的差异范围从有效T和洗牌片之间的1-5％范围范围，但是Mobilenet和Shufflenet的差异范围为3-8％。此外，与不使用TabNet的模型相比，在框架中添加TabNet在框架中的平均F1得分值增加了2.7％至5％。....... COVID-19-大流行驱动了健康转变，尤其是在牙科实践中。对传播风险的反应导致公众进入远程医疗服务，尤其是远程医疗服务。这种现象在正畸方面创造了一个新的范式，鼓励了电视牙齿的发展。正畸技术中机器学习技术的支持提供了用于早期诊断和增加正畸服务的创新解决方案。本研究将比较3种计算机视觉模型，这些模型是有效网络，Mobilenet和Shufflenet，并伴随着添加表格模型，即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析，并将在Lime的帮助下使用F1评分指标和专家的解释性进行评估。这项研究发现，洗牌计算机视觉模型具有最佳的平均F1得分，其次是有效网络，最后是Mobilenet。值差异在有效网和洗牌片之间的1-5％之间，但是Mobilenet和Shufflenet的差异扩大，范围在3-8％之间。此外，与不使用TABNET的模型相比，将TABNET添加到框架中的F1得分平均增加2.7％至5％。