Título:
|
Cost-effective active learning for melanoma segmentation
|
Autor/a:
|
Górriz, Marc; Giró Nieto, Xavier; Carlier, Axel; Faure, Emmanuel
|
Otros autores:
|
Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions; Universitat Politècnica de Catalunya. GPI - Grup de Processament d'Imatge i Vídeo |
Abstract:
|
We propose a novel Active Learning framework capable to train effectively a convolutional neural network for semantic segmentation of medical imaging, with a limited amount of training labeled data. Our contribution is a practical Cost-Effective Active Learning approach using dropout at test time as Monte Carlo sampling to model the pixel-wise uncertainty and to analyze the image information to improve the training performance. |
Materia(s):
|
-Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació::Processament del senyal::Processament de la imatge i del senyal vídeo -Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Representació del coneixement -Neural networks (Computer science) -Diagnostic imaging -Semantic computing -Image segmentation -Xarxes neuronals (Informàtica) -Diagnòstic per la imatge -Web semàntica -Imatges -- Segmentació |
Derechos:
|
|
Tipo de documento:
|
Artículo - Versión publicada Objeto de conferencia |
Compartir:
|
|