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J-GLOBAL ID：202202257814239981   整理番号：22A0862961

シャフルネットV2のための並列アトロウス畳込みの最適集合【JST・京大機械翻訳】

Optimized Set of Parallel Atrous Convolutions for ShuffleNet V2

著者 (3件)： Abdani Siti Raihanah (Universiti Kebangsaan Malaysia, UKM Bangi, Selangor, Malaysia) ,  Zulkifley Mohd Asyraf (Universiti Kebangsaan Malaysia, UKM Bangi, Selangor, Malaysia) ,  Zulkifley Nuraisyah Hani (Universiti Putra Malaysia, Serdang, Selangor, Malaysia)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 842  ページ： 785-794  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動眼疾患検出器は,農村地域における眼疾患の大量スクリーニングのための重要なツールの1つである。様々な疾患の早期検出は,健康実務者が,右薬剤と処置を管理するのを可能にし,一方,疾患はまだ治療可能であり,失明の最悪症例を予防する。したがって,スクリーニングツールは,種々の条件で病気を検出することができるように,十分にロバストである必要がある。糖尿病性網膜症,緑内障,年齢関連黄斑変性,近視の4種類の眼疾患に焦点を当てた。したがって,修正Shuffet V2による深層学習アプローチを,疾患を分類するために提案する。ShuffNet V2の元のバージョンは,任意のマルチスケール能力を持たず,それは,基底画像が様々な設定で捕捉された農村地域のケースで重要である。この課題を克服するために,ネットワークの最初の畳み込み層を置き換えることによって,アトラス空間ピラミッドプールモジュールをShuffet V2に埋め込む。シミュレーション結果は,5セットの並列アトラスコンボリューションを有するシャッフルネットV2が,0.821精度を有する元のバージョンと比較して,0.837の最高精度を生み出すことを示した。さらに,この改善された精度性能は,パラメータの全数を増やすことなく達成され,それは5,386,908で同じである。また,5セットの並列アトラスコンボリューションを有するこの修正Shuffet V2は,その軽量性のため,モバイルベースシステムとして実装するのに適している。ネットワークを,マルチスケールモジュールの最良の配置を分析することによって,さらに最適化することができた。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  シミュレーション ,  *畳込み ,  ネットワーク ,  緑内障 ,  眼疾患 ,  近視 ,  農業地区 ,  スクリーニング ,  ロバスト性 ,  糖尿病性網膜症 ,  携帯電話
準シソーラス用語： アトラス ,  マルチスケール ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  マルチスケールネットワーク ,  アトロス空間ピラミッドプーリング ,  ネットワーク最適選択

分類 (5件)： 眼の診断  (GP02000N) ,  代謝異常・栄養性疾患一般  (GD05010J) ,  眼の疾患  (GP03000U) ,  医療制度  (GB04020H) ,  眼の疾患の薬物療法  (GP05020E)

タイトルに関連する用語 (2件)： 畳込み ,  集合