Nya state-of-the-art metoder för hud lesion segmentering är baserade på konvolutionella neurala nätverk (CNN). Även om dessa CNN-baserade segmenteringsmetoder är korrekta, är de beräknings dyrt. I detta dokument tar vi itu med detta problem och föreslår ett effektivt fullständigt konvolutionellt neuralt nätverk, som heter DermoNet. I DermoNet, på grund av våra tätt anslutna convolutional block och hoppa anslutningar, nätverkslager kan återanvända information från sina tidigare lager och säkerställa hög noggrannhet i senare nätverkslager. Genom att göra det utnyttjar vi förmågan av hög nivå funktioner representationer lärt sig på mellanlager med varierande skalor och upplösningar för lesion segmentering. Kvantitativ utvärdering görs på tre väletablerade offentliga referensdataset: ISBI 2016, ISBI 2017 och PH2-dataseten. De experimentella resultaten visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt överträffar toppmoderna algoritmer på dessa tre datauppsättningar. Vi jämförde också körtiden prestanda av DermoNet med två andra relaterade arkitekturer, som är helt konvolutionella nätverk och U-Net. Det föreslagna tillvägagångssättet anses vara snabbare och lämpligt för praktiska tillämpningar.
Att dra nytta av förmågan att hög nivå funktioner representationer, Bagher Salimi et al. REF använde tätt anslutna konvolutionsblock och hoppa över anslutningar.
DermoNet: densely linked convolutional neural network for efficient skin lesion segmentation
{'venue': 'EURASIP J. Image and Video Processing', 'journal': 'EURASIP J. Image and Video Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}