随机森林与VGG-NET：ISIC 2017皮肤病变分类挑战赛的一种算法
计算机视觉与模式识别
2017-03-16 v1
摘要
本文简要描述了为ISIC 2017皮肤病变分类竞赛开发的一种算法。在此任务中，参赛者被要求完成两个独立的二值图像分类任务，涉及三种独特的皮肤病变诊断（黑色素瘤、痣和脂溢性角化症）。在第一个二值分类任务中，参赛者被要求区分黑色素瘤与痣和脂溢性角化症。在第二个二值分类任务中，参赛者被要求区分脂溢性角化症与痣和黑色素瘤。竞赛的其他阶段不予考虑。我们提出的算法由三个步骤组成：预处理、使用VGG-NET和随机森林进行分类，以及最终分数的计算。
引用
@article{arxiv.1703.05148,
title = {Random Forests and VGG-NET: An Algorithm for the ISIC 2017 Skin Lesion Classification Challenge},
author = {Songtao Guo and Yixin Luo and Yanzhi Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.05148},
year = {2017}
}
备注
ISIC2017