論文の概要: Enhancing Breast Cancer Classification Using Transfer ResNet with
Lightweight Attention Mechanism
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13150v2
- Date: Wed, 27 Sep 2023 07:56:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-28 18:48:43.841010
- 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: 本モデルでは,軽量アテンション機構とドロップアウト層を統合し,特徴認識と分類性能を大幅に向上させる。
実験の結果,従来のモデル,現代のビジュアルトランスフォーマー,大規模モデルよりも精度,精度,リコール,F1スコア,GMeanが優れていた。
- 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 study, we use a ResNet50 deep learning model with a lightweight
attention mechanism to solve the image classification problem, especially in
medical pathology tissue images and limited-scale datasets. Our model
integrates the lightweight attention mechanism and the dropout layer to
substantially improve the feature recognition and classification performance.
Experimental results show that our model outperforms traditional models, modern
visual transformers and large-scale models in terms of precision, accuracy,
recall, F1 score and GMean. It is worth mentioning that our model also exhibits
advantages in convergence speed. These results fully demonstrate the excellent
performance of our model and lay a solid foundation for its application in real
image classification tasks.
- Abstract(参考訳): 本研究では,ResNet50の深層学習モデルを用いて,画像分類の問題,特に医療病理組織像や限られた規模データセットの解決を行う。
本モデルでは,軽量アテンション機構とドロップアウト層を統合し,特徴認識と分類性能を大幅に改善する。
実験の結果,従来のモデル,現代のビジュアルトランスフォーマー,大規模モデルよりも精度,精度,リコール,F1スコア,GMeanが優れていた。
私たちのモデルは収束速度の利点も示しています。
これらの結果は,本モデルの優れた性能を十分に証明し,実画像分類タスクへの応用の基盤となる。
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