Vortrag: An Inception-like CNN Architecture for GI Disease and Anatomical Land...
Stammdaten
Titel: | An Inception-like CNN Architecture for GI Disease and Anatomical Landmark Classification |
Beschreibung: | In this working note, we describe our approach to gastrointestinal disease and anatomical landmark classification for the Medico task at MediaEval 2017. We propose an inception-like CNN architecture and a fixed-crop data augmentation scheme for training and testing. The architecture is based on GoogLeNet and designed to keep the number of trainable parameters and its computational overhead small. Preliminary experiments show that the architecture is able to learn the classification problem from scratch using a tiny fraction of the provided training data only. |
Schlagworte: |
Typ: | Angemeldeter Vortrag |
Homepage: | http://slim-sig.irisa.fr/me17/ |
Veranstaltung: | MediaEval 2017 Workshop (Dublin) |
Datum: | 14.09.2017 |
Vortragsstatus: |
Zuordnung
Organisation | Adresse | ||||
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Fakultät für Technische Wissenschaften
Institut für Informationstechnologie
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AT - 9020 Klagenfurt am Wörthersee |
Kategorisierung
Sachgebiete | |
Forschungscluster | Kein Forschungscluster ausgewählt |
Vortragsfokus |
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
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TeilnehmerInnenkreis |
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Publiziert? |
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Arbeitsgruppen |
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Kooperationen
Forschungsaktivitäten
(Achtung: Externe Aktivitäten werden im Suchergebnis nicht mitangezeigt)
Projekte |
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Publikationen |
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Veranstaltungen | Keine verknüpften Veranstaltung vorhanden |
Vorträge | Keine verknüpften Vorträge vorhanden |