基于 CNN 特征的 NBI 内窥镜计算机辅助结直肠肿瘤分类
计算机视觉与模式识别
2016-08-25 v1
摘要
本文报告了利用卷积神经网络 (CNN) 提取的特征识别结直肠 NBI 内窥镜图像的结果。在这项比较研究中，我们从不同的 CNN 模型的不同层提取特征，然后训练线性 SVM 分类器。10 折交叉验证的实验结果表明，前几个卷积层的特征足以实现与非 CNN 局部特征（如 Bag-of-Visual Words、Fisher 向量和 VLAD）相当的性能（即识别率达到 95%）。
引用
@article{arxiv.1608.06709,
title = {Computer-Aided Colorectal Tumor Classification in NBI Endoscopy Using CNN Features},
author = {Toru Tamaki and Shoji Sonoyama and Tsubasa Hirakawa and Bisser Raytchev and Kazufumi Kaneda and Tetsushi Koide and Shigeto Yoshida and Hiroshi Mieno and Shinji Tanaka},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.06709},
year = {2016}
}
备注
5 pages, FCV2016