論文の概要: Deep Learning in Image Classification: Evaluating VGG19's Performance on Complex Visual Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20345v1
• Date: Sun, 29 Dec 2024 04:07:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:02:33.563860
• Title: Deep Learning in Image Classification: Evaluating VGG19's Performance on Complex Visual Data
• Title（参考訳）: 画像分類における深層学習:複雑なビジュアルデータにおけるVGG19の性能評価
• Authors: Weijie He, Tong Zhou, Yanlin Xiang, Yang Lin, Jiacheng Hu, Runyuan Bao,
• Abstract要約: VGG19ディープ畳み込みニューラルネットワークは、SVM、XGBoost、ResNet50といった古典的なモデルと比較される。 VGG19は精度(92%)、AUC(0.95)、F1スコア(0.90)、リコールレート(0.87)などの複数の指標でよく機能し、他の比較モデルよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.570070267134362
• License:
• Abstract: This study aims to explore the automatic classification method of pneumonia X-ray images based on VGG19 deep convolutional neural network, and evaluate its application effect in pneumonia diagnosis by comparing with classic models such as SVM, XGBoost, MLP, and ResNet50. The experimental results show that VGG19 performs well in multiple indicators such as accuracy (92%), AUC (0.95), F1 score (0.90) and recall rate (0.87), which is better than other comparison models, especially in image feature extraction and classification accuracy. Although ResNet50 performs well in some indicators, it is slightly inferior to VGG19 in recall rate and F1 score. Traditional machine learning models SVM and XGBoost are obviously limited in image classification tasks, especially in complex medical image analysis tasks, and their performance is relatively mediocre. The research results show that deep learning, especially convolutional neural networks, have significant advantages in medical image classification tasks, especially in pneumonia X-ray image analysis, and can provide efficient and accurate automatic diagnosis support. This research provides strong technical support for the early detection of pneumonia and the development of automated diagnosis systems and also lays the foundation for further promoting the application and development of automated medical image processing technology.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,VGG19深部畳み込みニューラルネットワークに基づく肺炎X線画像の自動分類法について検討し,SVM,XGBoost,MLP,ResNet50などの古典モデルとの比較により,肺炎診断におけるその適用効果を評価することを目的とする。 実験の結果,VGG19の精度(92%),AUC(0.95),F1スコア(0.90),リコールレート(0.87)は,画像特徴抽出や分類精度など,他の比較モデルよりも良好であることがわかった。 ResNet50はいくつかの指標でよく機能するが、リコールレートとF1スコアではVGG19よりわずかに劣る。 従来の機械学習モデルであるSVMとXGBoostは明らかに画像分類タスク、特に複雑な医用画像解析タスクに限られており、その性能は比較的穏やかである。 その結果, 深層学習, 特に畳み込みニューラルネットワークは, 医療画像分類タスク, 特に肺炎X線画像解析において大きな優位性を示し, 効率的かつ正確な自動診断支援を提供することができた。 本研究は、肺炎の早期発見と自動診断システムの開発に強力な技術支援を提供し、また、自動化された医用画像処理技術の適用と開発をさらに促進するための基盤となる。

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