Réseaux de neurones convolutionnels multi-échelle pour la classification cellulaire

P Buyssens, A Elmoataz - RFIA 2016, 2016 - hal.science
RFIA 2016, 2016hal.science
Dans cet article, nous présentons une approche basée sur des réseaux de neurones
convolutionnels multi-échelle (MCNN) pour la classification de cellules. Basée sur plu-
sieurs réseaux profonds convolutionnels agissant à dif-férentes résolutions, l'architecture
proposée évite l'étape classique d'extraction manuelle de caractéristiques, en procédant à
l'extraction de caractéristiques et à la classification en une fois au sein d'un même réseau de
neurones. L'approche proposée fournit de meilleurs résultats de classification que les …
Dans cet article, nous présentons une approche basée sur des réseaux de neurones convolutionnels multi-échelle (MCNN) pour la classification de cellules. Basée sur plu-sieurs réseaux profonds convolutionnels agissant à dif-férentes résolutions, l'architecture proposée évite l'étape classique d'extraction manuelle de caractéristiques, en procédant à l'extraction de caractéristiques et à la classification en une fois au sein d'un même réseau de neurones. L'approche proposée fournit de meilleurs résultats de classification que les méthodes usuelles permettant une aide au diagnostique plus sûre du cancer de la plèvre.
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