論文の概要: Transfer-Ensemble Learning based Deep Convolutional Neural Networks for Diabetic Retinopathy Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00525v1
• Date: Tue, 1 Aug 2023 13:07:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 14:14:08.474817
• Title: Transfer-Ensemble Learning based Deep Convolutional Neural Networks for Diabetic Retinopathy Classification
• Title（参考訳）: 伝達エンサンブル学習に基づく糖尿病網膜症分類のための深層畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Susmita Ghosh and Abhiroop Chatterjee
• Abstract要約: 本稿では,糖尿病性網膜症 (DR) を,VGG16 と Inception V3 の2つのよく訓練された畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサンブルアプローチを用いて,5つのクラスに分類することを目的とする。 実験結果から,DR分類におけるアンサンブルモデルの有効性が96.4%の精度で示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7614628596146599
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article aims to classify diabetic retinopathy (DR) disease into five different classes using an ensemble approach based on two popular pre-trained convolutional neural networks: VGG16 and Inception V3. The proposed model aims to leverage the strengths of the two individual nets to enhance the classification performance for diabetic retinopathy. The ensemble model architecture involves freezing a portion of the layers in each pre-trained model to utilize their learned representations effectively. Global average pooling layers are added to transform the output feature maps into fixed-length vectors. These vectors are then concatenated to form a consolidated representation of the input image. The ensemble model is trained using a dataset of diabetic retinopathy images (APTOS), divided into training and validation sets. During the training process, the model learns to classify the retinal images into the corresponding diabetic retinopathy classes. Experimental results on the test set demonstrate the efficacy of the proposed ensemble model for DR classification achieving an accuracy of 96.4%.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,糖尿病網膜症(dr)の5つの分類を,vgg16とinception v3という2つの一般的な畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサンブルアプローチを用いて行う。 提案モデルは,糖尿病網膜症の分類性能を高めるために,2つのネットの強みを活用することを目的としている。 アンサンブルモデルアーキテクチャは、学習した表現を効果的に活用するために、各トレーニング済みモデルのレイヤの一部を凍結する。 出力特徴マップを固定長ベクトルに変換するために、グローバル平均プーリング層が追加される。 これらのベクトルは連結され、入力画像の連結表現を形成する。 アンサンブルモデルは、糖尿病網膜症画像(APTOS)のデータセットを用いてトレーニングされ、トレーニングと検証セットに分割される。 トレーニングの過程で、モデルは網膜画像を対応する糖尿病網膜症クラスに分類することを学ぶ。 試験セットにおける実験結果は,96.4%の精度でdr分類を行うためのアンサンブルモデルの有効性を示す。

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