Mejorando el reconocimiento y la categorización de lesiones en la piel con redes convolucionales profundas personalizadas y técnicas robustas de aumento de datos
Autores: Hussain, Syed Ibrar; Toscano, Elena
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Mejorando el reconocimiento y la categorización de lesiones en la piel con redes convolucionales profundas personalizadas y técnicas robustas de aumento de datos
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Estudio sobre redes neuronales convolucionales profundas
Lesiones cutáneas
Clasificación
Aprendizaje profundo
Técnicas de preprocesamiento
EfficientNet
Aumento de datos
Tareas de clasificación multiclase
Entrenamiento de modelos
Hiperparámetros
Cánceres de piel en etapa temprana
Medidas de evaluación
DenseNet-201
MobileNet-V3 Large
Habilidades de generalización
EfficientNetV2-B3
NASNet Mobile
Tasas de aumento
Datos desequilibrados
Detección a gran escala
Preprocesamiento
Representación de clases
Arquitectura
Resolución
Aprendizaje por transferencia.
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio presenta métodos basados en redes neuronales convolucionales profundas para la detección y clasificación de lesiones en la piel, mejorando la precisión del sistema a través de una combinación de arquitecturas, técnicas de preprocesamiento y aumento de datos.
Descripción
Este estudio presenta métodos basados en redes neuronales convolucionales profundas para la detección y clasificación de lesiones en la piel, mejorando la precisión del sistema a través de una combinación de arquitecturas, técnicas de preprocesamiento y aumento de datos.