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基于弱监督的改进型GoogLeNet在DR检测中的应用
被引量：
2
1
作者
丁英姿
丁香乾
郭保琪
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第8期2484-2488,共5页
针对糖尿病视网膜病变分级检测中标定样本少、多目标检测的问题,提出了一种基于改进型GoogLeNet的弱监督目标检测网络。首先,对GoogLeNet网络进行改进,去掉最后一个全连接层并保留检测目标的位置信息,添加全局最大池化层,以sigmoid交叉...
针对糖尿病视网膜病变分级检测中标定样本少、多目标检测的问题,提出了一种基于改进型GoogLeNet的弱监督目标检测网络。首先,对GoogLeNet网络进行改进,去掉最后一个全连接层并保留检测目标的位置信息,添加全局最大池化层,以sigmoid交叉熵作为训练的目标函数以获得带有多种特征位置信息的特征图;然后,基于弱监督方法仅使用类别标签对网络进行训练;其次,设计一种连通区域算法来计算特征连通区域边界坐标集合;最后在待测图片中使用边界框定位病灶。实验结果表明,在小样本条件下,改进模型准确率达到了94.5%,与SSD算法相比,准确率提高了10%。改进模型实现了小样本条件下端到端的病变识别,同时该模型的高准确率保证了模型在眼底筛查中具有应用价值。
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关键词
糖尿病视网膜病变
弱监督
卷积神经网络
目标检测网络
全局最大池化
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职称材料
题名
基于弱监督的改进型GoogLeNet在DR检测中的应用
被引量：
2
1
作者
丁英姿
丁香乾
郭保琪
机构
中国海洋大学信息科学与
工程
学院
青岛海大新星计算机工程中心大数据联合实验室
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第8期2484-2488,共5页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFB1001103)~~
文摘
针对糖尿病视网膜病变分级检测中标定样本少、多目标检测的问题,提出了一种基于改进型GoogLeNet的弱监督目标检测网络。首先,对GoogLeNet网络进行改进,去掉最后一个全连接层并保留检测目标的位置信息,添加全局最大池化层,以sigmoid交叉熵作为训练的目标函数以获得带有多种特征位置信息的特征图;然后,基于弱监督方法仅使用类别标签对网络进行训练;其次,设计一种连通区域算法来计算特征连通区域边界坐标集合;最后在待测图片中使用边界框定位病灶。实验结果表明,在小样本条件下,改进模型准确率达到了94.5%,与SSD算法相比,准确率提高了10%。改进模型实现了小样本条件下端到端的病变识别,同时该模型的高准确率保证了模型在眼底筛查中具有应用价值。
关键词
糖尿病视网膜病变
弱监督
卷积神经网络
目标检测网络
全局最大池化
Keywords
Diabetic Retinopathy (DR)
weak supervision
Convolutional Neural Networks (CNN)
target detection network
Global Max Pooling (GMP)
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于弱监督的改进型GoogLeNet在DR检测中的应用
丁英姿
丁香乾
郭保琪
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019
2
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