論文の概要: Benchmarking of Lightweight Deep Learning Architectures for Skin Cancer
Classification using ISIC 2017 Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.12270v1
- Date: Sat, 23 Oct 2021 18:18:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-26 15:08:16.376930
- Title: Benchmarking of Lightweight Deep Learning Architectures for Skin Cancer
Classification using ISIC 2017 Dataset
- Title(参考訳): ISIC 2017データセットを用いた皮膚癌分類のための軽量ディープラーニングアーキテクチャのベンチマーク
- Authors: Abdurrahim Yilmaz, Mucahit Kalebasi, Yegor Samoylenko, Mehmet Erhan
Guvenilir, Huseyin Uvet
- Abstract要約: 16個のバッチサイズを持つNASNetMobileモデルは、最高の結果を得た。
本手法では,パラメータの少ないモバイルディープラーニングモデルをベンチマークし,モデルの結果を比較する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.4724825031148411
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Skin cancer is one of the deadly types of cancer and is common in the world.
Recently, there has been a huge jump in the rate of people getting skin cancer.
For this reason, the number of studies on skin cancer classification with deep
learning are increasing day by day. For the growth of work in this area, the
International Skin Imaging Collaboration (ISIC) organization was established
and they created an open dataset archive. In this study, images were taken from
ISIC 2017 Challenge. The skin cancer images taken were preprocessed and data
augmented. Later, these images were trained with transfer learning and
fine-tuning approach and deep learning models were created in this way. 3
different mobile deep learning models and 3 different batch size values were
determined for each, and a total of 9 models were created. Among these models,
the NASNetMobile model with 16 batch size got the best result. The accuracy
value of this model is 82.00%, the precision value is 81.77% and the F1 score
value is 0.8038. Our method is to benchmark mobile deep learning models which
have few parameters and compare the results of the models.
- Abstract(参考訳): 皮膚がんは致命的ながんの1つであり、世界でも一般的である。
最近、皮膚がんに罹患する人の数が急増している。
そのため、深層学習による皮膚がん分類に関する研究は日々増えている。
この領域での作業の成長のために、ISIC(International Skin Imaging Collaboration)組織が設立され、オープンデータセットアーカイブを作成した。
この研究は、isic 2017 challengeの画像から得られたものである。
皮膚がんの画像は前処理され、データは拡張された。
その後、これらの画像は転写学習と微調整アプローチで訓練され、この方法で深層学習モデルが作成された。
3つの異なるモバイルディープラーニングモデルと3つの異なるバッチサイズ値がそれぞれ決定され、合計9つのモデルが作成された。
これらのモデルの中で、NASNetMobileモデルは16バッチサイズで最高の結果を得た。
このモデルの精度値は82.00%、精度は81.77%、F1スコア値は0.8038である。
本手法では,パラメータの少ないモバイルディープラーニングモデルをベンチマークし,モデルの結果を比較する。
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