随着深度学习技术的进步,皮肤病变分割中的深度神经网络应用日益广泛。该技术利用语义分割方法精确地识别和分离皮肤病变区域。
深度学习在皮肤病变分割中的应用基于深度神经网络的语义分割技术
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DeepLab v2 是一种先进的语义图像分割深度学习系统,它基于深度卷积神经网络,并结合了以下关键特性:
粗糙卷积: 精确控制特征响应分辨率。
粗糙空间金字塔池: 采用多采样率和有效视场的滤波器,实现多尺度对象的稳健分割。
密集连接的条件随机字段 (CRF): 用于后期处理,优化分割结果。
此版本提供了关键模型组件的公开实现,并支持 ICLR'15 中 DeepLab v1 的实验。
圆环卷积:
圆环卷积在 CAFFE 框架中称为膨胀卷积,使用方法相同,只需将卷积参数 “hole” 更改为 “dilation”。
Argmax 和 Softmax_loss 层:
ICCV'15 实验中的 argmax 和 softmax_loss 层与 Caffe 层略有不同,详细信息请参考相关论文。
参考文献:
@article{CP2016Deeplab,title={DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous},author={...}}
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算法实现:
采用斯坦福大学深度学习教程提供的 Matlab 框架实现堆叠自动编码器。
使用 Steepest Descent 算法计算梯度。
平台支持:
支持 Intel Xeon 多核平台和 Intel Xeon Phi 多核平台。
Xeon Phi 平台需使用 -mmic 编译选项编译程序。
可通过修改源代码和 consts.h 文件中的 OpenMP 参数优化 Xeon Phi 平台性能。
精度检验:
程序加载训练数据集和测试数据集,并使用堆叠自动编码器算法训练神经网络。
在测试数据集上评估训练好的网络并计算分类精度。
代码库:
Intel Xeon 和 Intel Xeon Phi 平台共享相同的代码库。
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