論文の概要: COVID-19 Classification Using Deep Learning Two-Stage Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15817v1
• Date: Mon, 28 Nov 2022 23:03:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 15:45:52.534990
• Title: COVID-19 Classification Using Deep Learning Two-Stage Approach
• Title（参考訳）: 深層学習2段階アプローチによる新型コロナウイルスの分類
• Authors: Mostapha Alsaidi, Ali Saleem Altaher, Muhammad Tanveer Jan, Ahmed Altaher, Zahra Salekshahrezaee
• Abstract要約: 20,000以上のX線スキャンを含むデータセットがKaggleから検索された。 2段階分類法を1ショット分類法と比較した。 VGG16は5倍の訓練で1ショットのアプローチで95%の精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, deep-learning-based approaches namely fine-tuning of pretrained convolutional neural networks (VGG16 and VGG19), and end-to-end training of a developed CNN model, have been used in order to classify X-Ray images into four different classes that include COVID-19, normal, opacity and pneumonia cases. A dataset containing more than 20,000 X-ray scans was retrieved from Kaggle and used in this experiment. A two-stage classification approach was implemented to be compared to the one-shot classification approach. Our hypothesis was that a two-stage model will be able to achieve better performance than a one-shot model. Our results show otherwise as VGG16 achieved 95% accuracy using one-shot approach over 5-fold of training. Future work will focus on a more robust implementation of the two-stage classification model Covid-TSC. The main improvement will be allowing data to flow from the output of stage-1 to the input of stage-2, where stage-1 and stage-2 models are VGG16 models fine-tuned on the Covid-19 dataset.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,未訓練の畳み込みニューラルネットワーク(VGG16とVGG19)の微調整と,開発されたCNNモデルのエンドツーエンドトレーニングを併用して,X線画像を新型コロナウイルス,正常,不透明,肺炎の4つのクラスに分類した。 20,000以上のX線スキャンを含むデータセットがKaggleから取得され、この実験で使用された。 2段階の分類アプローチをワンショット分類アプローチと比較するために実施した。 我々の仮説は、2段階のモデルが単発モデルよりも優れたパフォーマンスを達成できるというものだった。 以上の結果より, VGG16は5倍の訓練で95%の精度を達成できた。 今後は、2段階分類モデルのCovid-TSCのより堅牢な実装に注力する予定である。 主な改善点は、covid-19データセット上でvgg16モデルが微調整されたstage-1の出力からstage-2の入力へのデータフローを可能にすることだ。

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