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利用卷积神经网络的 VGG-16 进行医学...
摘要 — 医学图像分类是医疗保健领域的一个重要关注领域，它涉及准确分类图像中的异常或异常。它需要快速准确的分类以确保对患者进行适当和及时的治疗。本文介绍了一种基于卷积神经网络 (CNN) 的模型，该模型利用 VGG16 架构进行医学图像分类，特别是在脑肿瘤和阿尔茨海默氏症数据集中。VGG16 架构以其提取重要特征的卓越能力而闻名，这对医学图像分类至关重要。为了提高诊断的准确性，进行了详细的实验设置，其中包括精心选择和组织涵盖数据集中不同疾病和异常的医学图像集合。然后调整模型的架构以实现图像分类的最佳性能。结果显示该模型在识别医学图像中的异常方面的效率，尤其是对于脑肿瘤数据集。给出了灵敏度、特异性和 F1 分数评估指标，强调了该模型准确区分各种医学图像疾病的能力。关键词——深度学习、卷积神经网络 (CNN)、VGG-16、医学图像分类。
使用转移技术通过 MRI 对脑肿瘤进行分类...
摘要：在医学领域，图像分割是一项至关重要且困难的任务。识别异常脑组织的一种有用技术是磁共振成像 (MRI) 扫描。对于放射科医生来说，从 MRI 扫描中正确识别和分类脑肿瘤仍然是一项困难且耗时的任务。这项研究提供了一种准确识别脑肿瘤的巧妙技术。该研究调查了卷积神经网络 (CNN) 与优化技术的结合使用，以从 MRI 数据中对不同类型的脑肿瘤进行分类。具体而言，使用 VGG16 模型上的迁移学习对肿瘤特征进行分类并识别肿瘤种类。该方法旨在提高 MRI 扫描效率并提高识别精度。当使用来自 Figshare、SARTAJ 和 Br35H 数据集 [31] 的 MRI 扫描进行评估时，利用迁移学习的所提出方法增强了原始 VGG16 模型的性能，允许比其基线功能更准确、更稳健的分类，从 91.38% [1] 提高到 95% 以上。关键词：MRI 预处理、分类、脑肿瘤、卷积神经网络、迁移学习
使用深度学习算法
该研究项目的目的是通过开发一个深度学习模型来识别真实图像和假图像之间的深度学习模型，以解决修改后的视觉信息所带来的越来越多的问题。为提高准确性，该项目评估了深度学习算法（例如残留神经网络（RESNET），视觉几何组16（VGG16）（VGG16）和卷积神经网络（CNN）以及误差级别分析（ELA）的有效性。CASIA数据集包含7,492张真实图像和5,124个假图像。所包含的图像来自广泛的随机主题，包括建筑物，水果，动物等，提供了用于模型培训和验证的全面数据集。这项研究通过实验检查了模型的有效性，测量了他们的训练和验证精度。它具有每个模型的最佳精度，即卷积神经网络（CNN），训练精度为94％，验证精度为92％。对于VGG16，培训和验证精度均达到94％。最后，残留神经网络（RESNET）具有95％的训练准确性和93％的验证精度表现出最佳性能。该项目还构建了用于实际应用的系统原型，为现实世界测试提供了一个接口。在整合到系统原型中时，仅残留神经网络（RESNET）在预测假和真实图像时显示出一致性和有效性，这导致决定选择Resnet以集成到系统中。此外，该项目还确定了一些改进的领域。首先，扩展模型比较，以发现更成功的算法。接下来，通过合并过滤或降解技术来改善数据集预处理阶段。最后，完善系统原型，以提高吸引力和用户友好性，有可能吸引更多的受众。
使用卷积神经网络（CNN）和转移学习技术的原始研究论文遥感图像分类
摘要：本研究研究了描绘变速箱，森林，农田和山脉的航空图像的分类。要完成分类工作，使用卷积神经网络（CNN）体系结构从输入照片中提取功能。然后，使用SoftMax对图像进行分类。要测试模型，我们使用90批量的ADAM优化器和0.001的学习率将其运行了十个时期。培训和评估都是使用数据集进行的，该数据集将Google卫星图像与MLRNET数据集融合在一起的图片。综合数据集包含10,400张图像。我们的研究表明，转移学习模型和MobilenetV2，对于景观分类非常有效。这些模型是实际使用的好选择，因为它们在精度和效率之间很好地结合在一起。我们的方法在内置的CNN模型上以87％的总体准确度获得了结果。此外，我们通过利用验证的VGG16和MobilenEtV2模型作为传输学习的起点，达到更高的精度。具体来说，VGG16的精度为90％，测试损失为0.298，而MobileNetV2的精度优于两个模型，其精度为96％，测试损失为0.119；结果表明，使用Mobilenetv2进行转移学习的有效性来对传输塔，森林，农田和山脉进行分类。关键字：航空图像，图像分类，卷积神经网络（CNN），转移学习
利用深度学习和用户互动的...
1计算机工程系1银橡树大学，艾哈迈达巴德，印度摘要：文化遗产保护对于学习历史和维护我们的身份至关重要。但是，使用传统方法进行遗产现场识别和认可经常需要手动检查和专业知识，这可能是资源和时间密集的。为了自动化遗产识别的过程，本研究提出了一种新颖而创意的解决方案，将深度学习技术与直观的互动相结合。使用历史和建筑意义上的七个图片，使用VGG16模型训练该系统，VGG16模型是通过转移学习改进的卷积神经网络（CNN）的一种形式。Pygoogle-image Python库用于收集这些图片。结果是一个在简化平台上开发的交互式，用户友好的应用程序。潜在的遗产网站可以由用户上传照片，算法可以很高的精度识别它们。此方法使保护工具更广泛地可用，同时还可以简化历史识别程序。支持文化保护计划，并使包括遗产经理，城市规划师和政策制定者在内的利益相关者受益，它减少了对常规技术的依赖。这项将最先进的深度学习方法与用户输入相结合的技术是可持续性和文化遗产保护的主要进步。索引术语 - 深度学习，卷积神经网络，机器学习，图像识别
基于迁移学习的深度 CNN 范式设计用于脑肿瘤分类 NEHA BHARDWAJ、MEENAKSHI SOOD、SS GILL
摘要：脑瘤是一种致命疾病，导致全球死亡。现有的用于检测脑瘤的神经影像学方法是侵入性的，并且存在观察者偏见。使用复杂人工智能技术的自动 CAD 框架减少了人为干预，可以有效处理大量数据。使用机器学习技术的自动 CAD 框架需要使用耗时且容易出错的手动特征提取程序。深度学习技术涉及自动特征提取；因此，可以快速获得可观的分类结果。然而，从头开始训练 DL 模型需要投入大量的时间、金钱和大量数据集，这在医学领域很难实现。因此，权衡是利用 VGG16、VGG19、AlexNet 等经过充分学习的模型来设计一种用于脑瘤分类的新框架。本文旨在通过迁移学习对预训练的 VGG16 架构进行微调，以开发基于 CNN 的深度学习框架，用于脑瘤检测。采用迁移学习技术的设计框架可以在更短的时间内以更少的数据获得更好的结果。使用迁移学习对脑 MRI 图像进行脑肿瘤二元分类，准确率达到 97%。训练和验证准确率分别为 100% 和 97%，共 30 个时期。分类损失低至 0.0059%，运行时间为 32ms/步，远低于现有模型。关键词：- 卷积神经网络、深度学习、计算机辅助诊断、分类、超参数调整、磁共振成像。
使用深度转移学习的自动驾驶汽车的转向角度预测
摘要 - 由于其可靠性，安全性和持续的学习能力，预计自动驾驶汽车将彻底改变未来的运输。研究人员正在积极参与开发自主驾驶系统，采用行为克隆和加强学习等技术。这项研究通过采用端到端方法来介绍一个独特的观点，并使用摄像头输入根据从人类驾驶专业知识中学到的模型来预测转向角度。该模型表现出快速训练，并达到超过90.1％的预测百分比（MPP）。在这种情况下，该研究旨在通过从具有各种激活功能的预训练的VGG19模型中应用转移学习来复制驾驶员行为。培训了所提出的模型，可以将道路图像分析为输入，从而预测最佳转向调整。评估包括ROS2模拟环境中的数据集，将结果与包括NVIDIA，Mobilenet-V2，Resnet50，VGG16和VGG19在内的几个卷积神经网络（CNN）模型进行了比较。还探索了激活功能的影响，例如指数线性单元（ELU），整流线性单元（relu）和泄漏的relu对传输学习模型的影响。这项研究通过解决现实世界驾驶复杂性并促进其融入日常运输的促进自主驾驶系统有助于提高自主驾驶系统。利用转移学习和全面评估的新型方法强调了其在优化自动驾驶技术方面的重要性。关键字 - 自动驾驶汽车，剩余网，Mobilenetv2，VGG16，VGG19，卷积神经网络（CNN），激活功能
脑肿瘤 MRI 医学图像分类与数据...
在医疗保健系统中，通过计算机算法无需人工直接输入即可得出结论的能力被称为医疗保健领域的人工智能 (AI)。深度学习 (DL) 方法已被用于或开发用于医疗保健目的，在医学图像分析方面，DL 范式开辟了无限机遇。本文介绍了如何基于 VGG16 的迁移学习创建 DL 模型，该模型可以正确地将 MRI 图像分类为 (肿瘤) 或 (非肿瘤)。此外，该模型采用数据增强来平衡数据集并增加图像数量。数据集来自脑肿瘤分类项目，其中包含公开的肿瘤和非肿瘤图像。结果表明，该模型在增强数据集下表现更好，其验证准确率达到 ~100%。
使用深度学习预测脑卒中及其阶段
大脑是人体最复杂的器官。中风是一种全球范围内发生的慢性中风，是导致死亡的主要原因之一。当流向大脑的血液被切断并停止工作时，就会发生中风。中风有两个主要原因：动脉阻塞（缺血性中风）或动脉破裂或破裂（出血性中风）。早期中风预测更有效，在发病时很有用。中风通常是由于人们的生活方式决定而发生的，特别是在当前情况下改变糖尿病、心脏病、肥胖、糖尿病和高血压等因素。本研究使用各种深度学习（ML）算法，例如 CNN、Densen 等和 VGG16。本研究设计使用以下算法之一，可以预测节拍并以准确性提供新的见解。
用深度学习模型检测情绪
摘要 - 这项研究提议实施基于卷积神经网络的面部情感识别系统，以实时检测情绪，旨在优化工作场所环境并提高组织生产力。评估了六种深度学习模型：标准CNN，Alexnet，VGG16，InceptionV3，Resnet152和Densenet201，Densenet201实现了最佳性能，精度为87.7％，召回96.3％。该系统显示关键绩效指标（KPI）的显着改善，包括减少数据收集时间的72.59％，诊断时间降低了63.4％，工作满意度增加了66.59％。这些发现突出了深度学习技术对工作场所情感管理的潜力，实现了及时的干预措施，并促进了更健康，更有效的组织环境。