1. 毕业设计(论文)主要目标:
本次基于深度网络的皮肤病变图像的分类的算法主要实现三个目标:- 基于深度网络的皮肤病变分类算法要满足三个特性:
A.敏感性
B.特异性
C.准确性
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1.了解皮肤癌研究背景和发展现状。总结深度稠密网络的特点、及应用领域和国内外研究现状。
2.设计基于深度稠密网络的皮肤癌分类系统,利用深度稠密网络对整张皮肤癌图片进行分类。
3.利用深度稠密网络对皮肤癌图片进行学习并达到自动分类的效果,在此期间不断观察,并调试相应参数,得到满意的训练精度和测试精度。总结在调试的具体过程、遇到的困难和解决途径。
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李岳云,许悦雷,马时平等.深度卷积神经网络的显著性检测[J].中国图像图形学报,2016.
- J. Long, E. Shelhamer, and T. Darrell. Fully convolutional networks for semantic segmentation. In CVPR, 2015.
- S. E. Fahlman and C. Lebiere. The cascade-correlation learn-ing architecture. In NIPS, 1989.
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