Variantes de vectores de Fisher para la clasificación de imágenes de lesiones de piel mediante redes neuronales profundas residuales
El presente trabajo investiga alternativas al problema de clasificación de imágenes dermatoscópicas utilizando redes neuronales residuales (ResNet) y codificando los descriptores de la misma con Vectores de Fisher. En primer lugar se realizó el reentrenamiento de un clasificador ResNet-50. Luego se...
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| Autores principales: | , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2021
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/141289 http://50jaiio.sadio.org.ar/pdfs/saiv/SAIV-07.pdf |
| Aporte de: |
| Sumario: | El presente trabajo investiga alternativas al problema de clasificación de imágenes dermatoscópicas utilizando redes neuronales residuales (ResNet) y codificando los descriptores de la misma con Vectores de Fisher. En primer lugar se realizó el reentrenamiento de un clasificador ResNet-50. Luego se aplicaron Vectores de Fisher a partir de los descriptores de distintas muestras de una imagen. Otra alternativa investigada fue generar vectores de Fisher sobre la base de los descriptores obtenidos como salida del quinto bloque convolucional de la red ResNet- 50. Finalmente se realizó un ensamble de las aplicaciones de vectores de Fisher logrando resultados acorde a lo desarrollado en otros trabajos. |
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