机译:皮肤病变分类使用CNNS采用基于补丁的注意力和诊断引导损失加权
机译:使用基于补丁的CNN和嵌入式N-GR克的OPCODE上的ransomware分类
机译:GP-CNN-DTEL:全球部件CNN模型,具有数据转换的集体学习,用于皮肤病变分类
机译:一种具有针对皮肤病变分类的多输入CNN
机译:基于CNN和数据采集系统的机器人皮肤基于多源无人机的目标分类
机译:皮肤病变分类使用密集连接的卷积网络引起剩余学习
机译:图3:所提出的方法:(a)将皮肤病变图像首先转化为灰度,之后将皮肤病变分段和平滑,检测到病变边界(边缘),并且衍生病变不规则性测量。 (b)CNN在平滑的分段图像,皮肤病变边界和皮肤病原不规则测量上培训。 (c)高斯天真贝叶斯在不规则措施上培训。 (d)所生成的模型用于预测类概率,最终最终用于确定最终决定(常规或不规则的皮肤病变边界)。