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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 1,357 - 1,363 (7page)
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본 논문은 사람의 중기 염색체로 이루어진 디지털 이미지에서 Faster Region-based Convolutional Neural Network(R-CNN) 모델로 염색체 객체를 검출할 때 필요한 경사 하강 최적화기의 성능을 비교한다. Faster R-CNN의 경사 하강 최적화기는 Region Proposal Network(RPN) 모듈과 분류 점수 및 바운딩 박스 예측 블록의 목적 함수를 최소화하기 위해 사용된다. 실험에서는 이러한 네 가지 경사 하강 최적화기의 성능을 비교하였으며 VGG16이 기본 네트워크인 Faster R-CNN 모델은 Adamax 최적화기가 약 52%의 Mean Average Precision(mAP)를 달성하였고 ResNet50이 기본 네트워크인 Faster R-CNN 모델은 Adadelta 최적화기가 약 58%의 mAP를 달성하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Faster R-CNN for Object Detection of Metaphase Chromosome Images
Ⅲ. Gradient Descent Optimization Algorithms
Ⅳ. Experimental Results and Discussion
Ⅴ. Conclusion
REFERENCES
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
Y. Ohnuki / 1968 / Structure of chromosomes / Chromosoma 25(4):402~428
F. Gilbert / 1983 / Chromosomes, genes, and cancer: A classification of chromosome abnormalities in cancer / Journal of the National Cancer Institute 71(6):1107~1114
B. Lerner / 1998 / Toward a completely automatic neural-networkbased human chromosome analysis / IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B(Cybernetics) 28(4):544~552
L. B. W. Yan / 2013 / Algorithms for chromosome classific- ation / Engineering 5:400~403
A. Carothers / 1994 / Computer-aided classification of human chromosomes : a review / Statistics and Computing 4(3):161~171
F. Gilbert / 1983 / Chromosomes, genes, and cancer: A classification of chromosome abnormalities in cancer / Journal of the National Cancer Institute 71(6):1107~1114
B. Lerner / 1998 / Toward a completely automatic neural-networkbased human chromosome analysis / IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B(Cybernetics) 28(4):544~552
L. B. W. Yan / 2013 / Algorithms for chromosome classific- ation / Engineering 5:400~403
A. Carothers / 1994 / Computer-aided classification of human chromosomes : a review / Statistics and Computing 4(3):161~171
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