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IEEE利用AI神經 將變換實現圖像增強

2017-09-04 14:36:17 來源:TechWeb 熱度:
 
對于AI深度神經網絡主要由許多節點層組成的復雜架構,結果導致大量需要在訓練中評估的參數,包括權重、偏差等。相比于簡單的架構,更大、更復雜的神經網絡需要更多的訓練數據滿足適當的收斂。
    
最近,在IEEE論文提出如何可以減少少量數據訓練神經網絡的新方法,其實,主要通過極坐標空間中的徑向變換實現圖像增強。雖然,并未改變數據的信息內容,而是改進了數據的多樣性,并最終提升了神經網絡的泛化表現。
 


 
    
其實,從圖中可以看到。a)使用徑向變換從笛卡爾坐標系統(左)中把樣本映射到極坐標系統(右)。b)極坐標系統中的徑向變換。c)使用徑向變換篩選 256 × 256 圖像(2D 平面)中的離散樣本。任意選定的極點在像素(170,50)處。d)把 c)中篩選的樣本從極坐標系統映射到笛卡爾坐標系統。紅色樣本表明了樣本從 c)到 d)的映射方向。
 
    
然后,上圖來自MNIST 數據集的樣本和使用極坐標系中的徑向變換 RT(•)的相應表征。還有,下圖中的多模態醫療數據集的樣本,以及在極坐標系統中使用徑向變換的相應表征。
IEEE利用AI神經 將變換實現圖像增強 
 
    
使用MNIST和醫療多模態數據集中的原始和徑向變換圖像訓練的AlexNet和GoogLeNet模型的收斂行為。術語「RT」是指徑向變換圖像,術語「Original」是指用很少的原始圖像訓練的模型。x軸表示訓練迭代,左y軸表示訓練時的模型損失,右y軸表示使用驗證數據集訓練時的模型準確度。
    
通過原始和徑向變換的多模態醫療圖像訓練的 AlexNet 和 GoogLeNet 的準確度(「Acc.」in %)和置信度(「Conf.」in %)值。「Abd」是指腹部 MRI,「Std」是標準偏差。黑體部分是最佳結果。
    
此外,通過原始和徑向變換的 MNIST 圖像訓練的AlexNet和GoogLeNet的準確度(「Acc.」in %)和置信度(「Conf.」in %)值。「Std」是標準偏差。黑體部分是最佳結果。

責任編輯:黃焱林

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