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World File Search System图像分类
实施用于图像分类的计算机视觉...
摘要 - 史塔迪此案例研究人员讨论了使用OpenCV和Python对猫和狗图像进行分类的计算机视觉实施。进行此案例研究的目的是能够开发一个可以区分高准确性的猫和狗图像的分类模型。该过程始于从猫和狗的图片中收集数据集，然后对其进行处理以提高图像的质量。数据增强技术将应用于扩展数据集变化并改善模型性能。卷积神经网络（CNN）算法用作分类模型的基础。CNN模型是使用已通过交叉验证处理和验证的数据集训练的，以避免过度拟合。OPENCV用于处理基本图像操作，例如调整大小，颜色转换和数据增强，而深度学习框架（例如用于构建和训练CNN模型的张力流）等深度学习框架。实验结果将表明，CNN模型可以实现能够在分类猫和狗的图像时达到令人满意的准确性。
基于深度 CNN 的脑部 MRI 图像分类用于阿尔茨海默病诊断
摘要：阿尔茨海默病是全球痴呆症的主要病因，影响着数百万人，他们的日常活动、交流甚至人脸识别能力逐渐受损。虽然狼疮的病因尚不完全清楚，但它可能反映了生活方式的选择和环境因素以及遗传倾向。诊断这些疾病的最大障碍是它们通常早期表现不明显，而且缺乏灵敏的检测范例。深度学习算法在几年前首次出现在医学成像的前沿，并被誉为复杂的诊断辅助工具，能够在扫描中发现通常隐藏在人眼中的细微迹象。我们受益于使用这些最先进的算法来改善阿尔茨海默病的检测，其中当今最大的 MRI 数据集之一（超过 86,000 张图像）被用于训练我们的模型。鉴于这个庞大的数据集，它被明显地结合成一个以准确为中心的诊断工具。我们的新型深度学习模型性能强大，并提供了最先进的验证准确率（99.63%），超越了现有模型。这些数据凸显了我们的模型作为检测早期阿尔茨海默病的可验证方法的巨大前景——阿尔茨海默病是控制和管理疾病进展的一个重要问题。通过采用尖端的深度学习技术，我们的研究确实是阿尔茨海默病诊断领域的一大进步。早期诊断可以更好地治疗并减轻疾病负担，从而可以预防发病率、死亡率，甚至改变许多患者的治疗结果。这是在人工智能的帮助下诊断阿尔茨海默病的一大进步，并有望更准确、更及时地发现。
使用正规化多重卷积神经网络（RMCNN）的服装图像分类模型 * 1 Shuwa Ayongo，1 Muhammad Abdullahi，1 Nustap
1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。 必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。 早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。 但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。 研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。 但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。 这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。 我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。 在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。 与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。 这是一个1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。这是一个关键字：正规化，神经网络，分类，人工智能，计算机视觉，过度拟合，辍学的介绍在过去几十年中，机器正在逐渐接管人类的日常活动，例如在线购物和衣服操纵。在线购物和衣服操纵需要某些功能，例如颜色，设计和衣服的形状，以便能够相应地识别和分组它们。必须开发人工智能技术，可以适当地检测和对服装设计进行分类，以使机器执行在线购买的任务，并帮助他们有效地决定人类的衣服类型。这可以帮助用户更好地了解产品，并吸引来自不同位置的更多客户，从而提高销售额。对客户的口味，文化和社会经济地位的更深入了解也可以通过这种信息来帮助（Henrique等，2021）。服装时装设计的分类属于称为图像分类的计算机视觉中更广泛的群体。将对象分类为各种类别的任务可以被视为人类简单的任务，但对于机器来说是复杂的。
多模式医学图像分类的分裂学习
摘要 - 在过去的几十年中，机器学习（ML）在医学图像分类中取得了重大进展。成功可以归因于两个因素：（i）诊所/医院收集和处理的独特患者数据以及（ii）解决基本分类任务的相应ML模型。实际上，患者数据可能包含患者人口统计学特有的敏感信息；和ML模型通常需要更高的计算资源，而不是单个医院的负担能力。考虑实际问题，我们探索了一种协作ML方法，其中称为客户的数据提供商旨在利用服务器的计算资源共同培训一个统一的ML模型，而无需共享任何原始数据。特别是，我们使用包含多模式图像输入和多标签地面真实的现实世界数据集专注于皮肤病变分类问题。为了启用协作性但具有隐私性的皮肤病变障碍，我们基于U形拆分学习，开发了一个名为SplitFusionNet的学习框架。SplitFusionNet的关键思想是将ML模型分为深神经网络层的（客户端，服务器）分区：客户端层处理多模态输入数据和多标签，而服务器层执行计算广泛的中层计算。此外，我们应用无损压缩和减压来提高客户端和服务器之间的通信成本。在实验上，与非分类集中式培训相比，SplitFusionNet需要更少的训练管道时间，同时实现相等的预测性能。索引术语 - 分类学习，多模式分类，多标签分类，隐私的机器学习
通过生成对抗网络通过合成数据生成增强组织病理学图像分类
摘要：乳腺癌是全球第二常见的癌症，主要影响女性，而组织病理学图像分析是用于确定肿瘤恶性肿瘤的可能方法之一。关于图像分析，近年来，深度学习的应用变得越来越普遍。但是，一个重要的问题是可用数据集的不平衡性质，有些类的图像比其他类别的图像更多，这可能会由于较差的概括性而影响模型的性能。避免此问题的可能策略是用最多的图像来缩小课程来创建平衡数据集。尽管如此，小型数据集不建议使用这种方法，因为它可能导致模型性能差。取而代之的是，传统上使用了诸如数据预言之类的技术来解决此问题。这些技术应用了简单的转换，例如翻译或旋转到图像，以增加数据集中的可变性。另一种可能性是使用生成对抗网络（GAN），该网络可以从相对较小的训练集中生成图像。这项工作旨在通过使用GAN而不是传统技术应用数据扩展来提高模型性能在组织病理学图像中进行分类。
使用支持向量机进行脑肿瘤图像分类
摘要 本文致力于开发一种对脑肿瘤（包括胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤和非肿瘤）的 MRI 图像进行分类的模型。数据集是从 Kaggle 收集的。然后，它被组织起来并上传到 GitHub。这项工作利用了 Python 的不同库，即 Matplotlib、NumPy 和 Sci-Kit Learn。Google Collaboratory 已用于执行环境，存储要求有限，为 108 GB。图像从名为“Brain-Tumor”的 GitHub 存储库克隆到 Google Collaboratory。该存储库包含一个对应于所有指定类型肿瘤图像的数据集。支持向量机算法已用于分类。所提出模型的准确率在 84% 到 92% 之间。关键词：Google Collab、图像分类、MRI 图像、机器学习、存储库、支持向量机 (SVM)
学习视觉刺激诱发的脑电图流形，用于神经图像分类
视觉神经解码，即从大脑活动模式中解释外部视觉刺激的能力，是神经科学研究中的一项具有挑战性的任务。最近的研究集中于表征可以用群体级特征描述的多个神经元的活动模式。在本研究中，我们结合空间、光谱和时间特征来实现神经流形分类，该分类能够表征视觉感知并模拟人脑中的工作记忆活动。我们通过基于黎曼流形和二维 EEG 频谱图表示的自定义深度学习架构分别处理时空和光谱信息。此外，在查看 11 类（即全黑加 0-9 数字图像）MindBigData Visual MNIST 数据集时，使用基于 CNN 的分类模型对视觉刺激引起的 EEG 信号进行分类。在刺激引起的 EEG 信号分类任务上评估了所提出的集成策略的有效性，总体准确率达到 86%，与最先进的基准相当。
图像分类的量子卷积神经网络
在图像处理领域，众所周知的模型是卷积神经网络或CNN。设置该模型的独特好处是其使用数据中包含的相关信息的非凡能力。即使取得了惊人的成就，传统的CNN也可能在概括，准确性和计算经济方面进一步改善。但是，如果模型或数据维度太大，则正确训练CNN并快速处理信息可能具有挑战性。这是因为它将导致数据处理滞后。量子卷积神经网络（简称QCNN）是一种新颖的量子解决方案，可以增强现有学习模型的功能或解决需要将量子计算与CNN组合组合的问题。为了强调量子电路在提高特征提取能力方面的灵活性和多功能性，本文比较了针对基于图像的任务的深度量子电路体系结构，它使用经典的卷积神经网络（CNNS）和一种新颖的量子电路体系结构进行了比较。使用COVIDX-CXR4数据集用于训练量子CNN模型，并将其结果与其他模型的结果进行了比较。结果表明，当与创新的特征提取方法配对时，建议的深量子卷积神经网络（QCNN）在处理速度和识别精度方面优于常规CNN。即使需要更多的处理时间，QCNN就识别准确性而优于CNN。在对Covidx-CXR4数据集进行训练时，这种优势变得更加明显，证明了更深的量子计算有可能完全改变图像分类问题的潜力。
基于视觉变压器的图像分类
这项研究通过使用视觉变压器（VIT）体系结构引入了一种创新的图像分类方法。实际上，视力传输（VIT）已成为用于图像分析任务的卷积神经网络（CNN）的有前途的选择，提供可扩展性和提高的性能。Vision Transformer VIT模型能够捕获图像元素之间的全局规定和链接。这导致了特征表示的增强。当VIT模型在不同模型上训练时，它表现出在不同的IMEGE类别中的强大分类功能。VIT直接处理图像贴片的能力而不依赖空间层次结构，简化了分类过程并证明了计算效率。在这项研究中，我们使用TensorFlow提出了Python的启动，以采用（VIT）模型进行图像分类。将使用四类动物，例如（牛，狗，马和绵羊），用于分类。（VIT）模型用于从图像中提取微不足道的特征，并添加分类头以预测类标签。该模型在CIFAR-10数据集上进行了训练，并评估了准确性和性能。这项研究的发现不仅会揭示视觉变压器模型在图像分类任务中的有效性，而且还可以作为解决复杂的视觉识别问题的强大工具的潜力。这项研究通过引入一种新颖的方法来填补现有的知识空白，该方法挑战了计算机视觉领域的传统卷积神经网络（CNN）。虽然CNN是图像分类任务的主要体系结构，但它们在捕获图像数据中的长距离依赖性方面存在局限性，并且需要手工设计的层次层次特征提取。关键字
缓解偏见：通过改进模型解释来增强图像分类
二元优化是指下场景，在该方案中，低级能量功能的最佳解决方案是感兴趣的高级目标的输入功能。这些最佳特征通常取决于低级能量的可调参数，以使整个二合一管道可以端到端训练。尽管通常不这样做，但本文展示了如何将多种图形学习技术重新铸造为特殊的二聚体优化或简化的案例。简而言之，在先前的工作中建立，我们首先得出了一个更弹性的能量功能，当与各种下降步骤配对时（例如，梯度降低，近端方法，动量等。），形式图神经网络（GNN）消息传递层；至关重要的是，我们还仔细地将任何残留近似误差都相对于基本构成消息传播函数而仔细包装。然后，我们探究了该框架的几个简化，以通过基于非GNN的图形学习方法得出密切的连接，包括知识图嵌入，各种形式的标签传播以及有效的图形调查MLP模型。最后，我们提出了经验结果，这些结果证明了所提出的双杆镜头的多功能性，我们称之为bloomgml，表明双光线优化提供了更多的图形机器学习。我们的代码可在https://github.com/amberyzheng/bloomgml上使用。令ML绽放。