Abstrakt. Hud lesion segmentering (SLS) i dermoskopiska bilder är en viktig uppgift för automatisk diagnos av melanom. I detta dokument presenterar vi en robust djupt lärande SLS-modell, s.k. SLSDeep, som representeras som ett encoder-dekodernätverk. Enkodernätet är konstruerat av utvidgade restlager, i sin tur ett pyramidpooling nätverk följt av tre convolution lager används för dekoder. Till skillnad från traditionella metoder som använder en cross-entropy förlust, undersökte vi en förlust funktion genom att kombinera både Negative Log Sanelihood (NLL) och End Point Error (EPE) att exakt segmentera melanom regioner med skarpa gränser. Den föreslagna modellens robusthet utvärderades i två offentliga databaser: ISBI 2016 och 2017 för hudlesionsanalys mot melanomdetektionsutmaning. Den föreslagna modellen överträffar de senaste metoderna när det gäller segmenteringsnoggrannhet. Dessutom kan den segmentera mer än 100 bilder av storlek 384 × 384 per sekund på en nyligen genomförd GPU.
Dess förlustfunktion, inklusive negativ log sannolikhet och slutpunkt fel förlust, är utformad för att erhålla skarp gräns REF.
SLSDeep: Skin Lesion Segmentation Based on Dilated Residual and Pyramid Pooling Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}