論文の概要: Enhancing Breast Cancer Classification Using Transfer ResNet with Lightweight Attention Mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13150v1
• Date: Fri, 25 Aug 2023 03:08:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-28 15:22:17.780903
• Title: Enhancing Breast Cancer Classification Using Transfer ResNet with Lightweight Attention Mechanism
• Title（参考訳）: 軽度注意機構を有するTransfer ResNetを用いた乳癌分類の強化
• Authors: Suxing Liu
• Abstract要約: 本稿では,ResNetモデルに基づく画像分類手法を提案し,性能向上のための軽量アテンション機構フレームワークを提案する。 このアルゴリズムの有効性をBreakhisデータセットで検証し,多くの点で優れた性能を示した。
• 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: Deep learning models have revolutionized image classification by learning complex feature hierarchies in raw pixel data. This paper introduces an image classification method based on the ResNet model, and introduces a lightweight attention mechanism framework to improve performance. The framework optimizes feature representation, enhances classification capabilities, and improves feature discriminativeness. We verified the effectiveness of the algorithm on the Breakhis dataset, showing its superior performance in many aspects. Not only in terms of conventional models, our method also shows advantages on state-of-the-art methods such as contemporary visual transformers. Significant improvements have been achieved in metrics such as precision, accuracy, recall, F1-score, and G-means, while also performing well in terms of convergence time. These results strengthen the performance of the algorithm and solidify its application prospects in practical image classification tasks. Keywords: ResNet model, Lightweight attention mechanism
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、生のピクセルデータに複雑な特徴階層を学習することで、画像分類に革命をもたらした。 本稿では,ResNetモデルに基づく画像分類手法を提案し,性能向上のための軽量アテンション機構フレームワークを提案する。 このフレームワークは特徴表現を最適化し、分類能力を高め、特徴判別性を改善する。 このアルゴリズムの有効性をBreakhisデータセットで検証し,多くの点で優れた性能を示した。 従来のモデルだけでなく、現代の視覚変換器のような最先端の手法にも利点がある。 精度、正確性、リコール、f1-score、g-meansといった指標で大幅な改善がなされ、収束時間も良好に機能した。 これらの結果により,アルゴリズムの性能が向上し,実用的画像分類タスクにおける応用可能性が高まった。 キーワード:resnetモデル、軽量注意機構

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