用于疟疾诊断的深度 CNN 框架比较
图像与视频处理
2019-09-09 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
我们比较了深度卷积神经网络（DCNN）框架，即 AlexNet 和 VGGNet，在仅有少量训练集可用的情况下，对大型、灰度、低质量和低分辨率显微图像中健康细胞与疟疾感染细胞进行分类的性能。实验结果在实现未染色图像的快速、自动和精确分类方面取得了有前景的成果。
引用
@article{arxiv.1909.02829,
title = {Deep CNN frameworks comparison for malaria diagnosis},
author = {Priyadarshini Adyasha Pattanaik and Zelong Wang and Patrick Horain},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.02829},
year = {2019}
}