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使用Mobilenet ...
摘要：人工智能（AI）的扩散导致了生物识别安全性和数字内容验证的显着进步，但它也实现了复杂的威胁，例如欺骗攻击和深层操纵。安全的视觉项目通过将Mobilenet和Resnext模型集成到统一系统中来解决这些双重挑战。Mobilenet用于实时反欺骗检测，专注于眼睛眨眼和微妙的面部运动等可感性提示，而Resnext则专门识别特定于深层特异性人工制品，包括纹理不一致和照明异常。通过对ASVSPOOF，FaceForensics ++和DeepFake检测挑战（DFDC）等各种数据集进行培训，该系统可实现强大的性能和概括性。集成体系结构提供高精度（97.8％）和实时处理功能（每帧50ms），使其适合于生物识别访问控制，在线身份验证和媒体真实性验证中的应用。本文讨论了未来增强功能的方法，性能指标和潜力，包括多模式集成和持续学习框架，以确保系统随着新兴威胁而演变。
评估Mobilenet模型的现实应用应用功效
摘要 - 这项实验研究探讨了Mobilenet及其在物体分类范围内的三种变体在不同照明下进行对象检测的能力。我们的研究对“汽车对象检测”数据集的每个模型进行训练，并调整了照明，天气状况以及城市或农村环境，这些模型更准确地代表了现实生活。我们概述了对培训期间所使用的体系结构和方法的特定更改，旨在提高不同环境的适应性，同时保持准确性。因此，这项工作取得了显着的结果，并且我们表现最佳的算法根据在各种环境条件下进行的测试获得了97％的验证精度评级。通过轻巧的卷积网络进行对象检测，很明显，这种类型不仅有效，而且是资源效率的，因此适用于需要有限资源实时操作的动态设置。
使用Mobilenet转移学习模型和Shap XAI技术改善交通事故严重性预测
交通事故仍然是死亡，伤害和高速公路严重中断的主要原因。理解这些事件的促成因素对于提高道路网络安全性至关重要。最近的研究表明，预性建模在洞悉导致事故的因素方面具有效用。但是，缺乏重点放在解释复杂的机器学习和深度学习模型的内部工作以及各种特征影响事故词典模型的方式。因此，这些模型可能被视为黑匣子，而利益相关者可能不会完全信任他们的发现。这项研究的主要目的是使用各种转移学习技术创建预测模型，并使用Shapley值对最有影响力的因素提供见解。预测合格中伤害的严重程度，多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN），长期短期记忆（LSTM），残留网络（RESNET），EfficityNetB4，InceptionV3，InceptionV3，极端的Incep-Tion（Xpection）（Xpection）（Xpection）和Mobilenet和Mobilenet。在模型中，MobileNet显示出最高的结果，精度为98.17％。此外，通过了解不同的特征如何影响事故预测模型，研究人员可以更深入地了解导致事故的造成的范围，并制定更有效的干预措施以防止发生事故。
基于脑MRI的威尔逊病组织分类
威尔逊氏病 (WD) 是由于脑和肝脏中铜过量积累引起的，如果不及早诊断，会导致死亡。WD 在 MRI 扫描中以白质高信号 (WMH) 的形式出现。通过视觉比较将 WD 与对照组进行分类是一项挑战且繁琐的工作，主要是因为 WMH 存在细微差异。本信介绍了一种基于计算机辅助设计的自动分类策略，该策略使用优化的迁移学习 (TL)，利用两个新范式，即 (i) MobileNet 和 (ii) 视觉几何组-19 (VGG-19)。此外，作者根据机器学习 (ML) 范式对 TL 系统进行了基准测试。使用四倍增强，VGG-19 优于 MobileNet，准确率和曲线下面积 (AUC) 分别为 95.46 ± 7.70 % 、0.932 (p < 0.0001) 和 86.87 ± 2.23 % 、0.871 (p < 0.0001)。此外，与基于 ML 的软分类器 - 随机森林进行基准测试时，MobileNet 和 VGG-19 分别显示出 3.4% 和 13.5% 的提升。
AI虚拟鼠标使用计算机视觉和媒体管道...
摘要：AI虚拟鼠标项目是身体残疾和受自闭症患者的挑战。该项目提出了一种创新的解决方案：由计算机视觉和Mobilenet架构提供支持的AI虚拟鼠标。该系统不仅可以提高可访问性，而且还解决了越来越关注健康和卫生的世界中对非接触式和无触摸互动的紧迫需求。通过使用Mobilenet架构，该系统准确地解释了手势以控制光标运动，从而消除了对物理接触的需求。考虑到可访问性的设计，AI虚拟鼠标赋予了身体残疾的人，以及受自闭症影响的人毫不费力地导航计算机，从而促进了更大的独立性和包容性。该界面的非接触式性质也与对卫生解决方案的需求不断增长，从而最大程度地减少了公共和个人空间中细菌传播的风险。该技术代表了可访问计算领域的重大进步，它提供了传统输入方法的实用和直观的替代方案。关键字：机器学习，深度学习，卷积神经网络，Mobilenet算法
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％。
使用卷积神经网络通过图像处理和分类中的水稻作物检测
人工智能（AI）今天占据了中心排名，尤其是在技术进步无处不在的情况下。在最有影响力的工具中，深度学习已经在专业和学术领域中建立了自己。本文着重于卷积神经网络在检测与大米竞争的杂草方面的有效性。为了实现这一目标，将预训练的Inception_V3模型的扩展用于图像分类，而Mobilenet则用于图像处理。这种创新的方法在大米和杂草之间有挑战性的稻田上进行了测试，这是AI领域的重大进步。然而，两种模型的训练都揭示了局限性：Inception_V3在第10次迭代后表现出过度拟合，而Mobilenet在第一次迭代中表现出较高的波动性和过度拟合。尽管面临这些挑战，但Inception_V3还是以其出色的准确性而脱颖而出。
使用OpenCV
背景：实时对象检测在各种计算机视觉应用中起关键作用，从监视到自动驾驶汽车。目标：在此项目中，我们提出了一个使用OpenCV和SSD Mobilenet进行实时对象检测的Python脚本，使用网络摄像头feed作为输入。方法：该脚本利用预训练的模型和类名称文件实时识别和标记对象。统计分析：关键步骤包括设置用于对象检测和非最大抑制的阈值，初始化网络摄像头输入，加载类名称，配置SSD Mobilenet模型，执行实时检测并显示结果。调查结果：该脚本提供了一个无缝接口，供用户有效地检测其周围对象。应用和改进：该项目展示了深度学习技术在现实世界中的实际应用，从而促进了计算机视觉技术的进步。
使用机器的手语翻译器...
抽象的手语是聋人和静音者的唯一交流手段。，但是许多普通人不知道手语。因此，用手语说话的人很难与那些不说手语交流的人进行交流。本文扩展了先前提出的卷积神经网络（CNN）模型，用于使用基于MobileNETV2的转移学习模型来预测手语。所提出的系统旨在通过将手语的手势转化为文本或语音来为听力受损的用户提供有效的沟通。TensorFlow K-NN图像分类器用于训练训练集的模型。分类器涉及k-neart的邻居分类器。类的数量取决于数据集中唯一标志的数量，每个类都与一个符号关联。Mobilenet模型已在大型图像数据集上进行了预训练，并在ASL手符号图像上进行了微调以学习判别特征。从Mobilenet模型中提取功能后，使用KNN分类器进行手语识别。knn是一种简单而有效的算法，它基于特征空间中其K-Neart最邻居的多数类别为输入样本分配标签。在这种情况下，邻居对应于先前看到的手语手势。拟议的手语翻译系统具有许多实际应用，例如在日常互动期间有听力或语音障碍的人。关键字： - 手语翻译器，K -NN图像分类器，CNN，Mobilenet，TensorFlow，Tokbox。此外，它可以集成到教育平台中，以支持手语学习者并提供包容性的语言教育机会。
基于神经影像的中风识别
摘要：中风诊断是一个时间紧迫的过程，需要快速准确地识别以确保及时治疗。本研究提出了一种基于机器学习的诊断模型，使用神经图像识别中风。早期识别和及时干预对于改善中风患者的预后至关重要，但目前的诊断技术，如 CT 和 MRI 扫描，通常需要耗时的专家分析。这些延迟可能会限制治疗的效果，特别是在分秒必争的急性病例中。问题在于需要更快、更可靠的诊断工具，这些工具可以高精度地分析神经影像数据，并尽量减少人工干预。机器学习，特别是深度学习，通过自动化中风检测过程，为解决这一差距提供了一种有希望的解决方案。我们采用了一种综合方法，利用 Inceptionv3、MobileNet、卷积神经网络 (CNN) 算法来分析神经影像并预测中风的发生。本研究提出了一种基于机器学习的诊断模型，使用神经影像识别中风，利用卷积神经网络 (CNN) 的强大功能，采用 Inception V3 和 MobileNet 架构。 Inception V3 以其通过深度卷积层捕获复杂图像特征的能力而闻名，而 MobileNet 则针对效率和速度进行了优化，它们被用于处理大量脑部扫描数据集。该模型在这些神经影像数据集上进行训练，以区分健康的脑组织和受中风影响的脑组织。这两种架构的结合既可以进行详细分析，又可以快速处理，使该模型能够适应临床环境。结果表明，该模型在中风识别方面取得了很高的准确率，证明了其有潜力帮助医疗保健专业人员更快、更准确地诊断中风。通过将这种机器学习模型整合到现有的诊断工作流程中，它可以显著缩短诊断时间，实现更早的治疗，并最终改善患者的治疗效果。我们的模型有可能改善患者的治疗效果并减轻中风的经济负担。通过利用这些先进的机器学习技术的力量，该模型旨在提高中风诊断的效率和准确性，与传统方法相比。关键词：中风识别、机器学习、神经影像、诊断模型、Inceptionv3、MobileNet、卷积神经网络 (CNN)