Как подготовить / выбрать CNN для биомедицинского видеоанализа - PullRequest
0 голосов
/ 10 октября 2018

Данные Я пытаюсь обучить модель в биомедицинской области довольно специфической задаче (прогнозирование потока).Мой вход состоит из видеоклипов, и я хотел бы предсказать либо одно изображение, либо видео.У меня есть правдоподобная правдоподобная правда для каждого кадра видео, но количество видео очень ограничено.У меня, однако, есть много немаркированных данных о связанных сценах, именно поэтому я рассмотрел какое-либо обучение / предварительную подготовку к передаче.

Архитектура Мудрая архитектура Я рассматриваю комбинацию CNN, RNN, гдеCNN предоставляет представление входных кадров для RNN, чтобы узнать о временной взаимосвязи между входными кадрами.

Network Architecture Теперь мой вопрос: какой CNN я использую ина чем мне его предварительно тренировать?Так как я работаю с биомедицинскими данными, я бы предположил, что сеть изображений, как и большинство других наборов данных изображений, не очень помогает, так как содержимое изображения сильно отличается.Есть ли какие-либо наборы данных / задачи / сети, которые я мог бы использовать для этой цели?

1 Ответ

0 голосов
/ 12 октября 2018

Некоторые люди рекомендуют неглубокие автоэнкодеры для предварительной подготовки сетей, если имеется не много помеченных данных, но много немеченых данных.Ссылкой может стать книга Жерона «Практическое машинное обучение с Scikit-Learn и TensorFlow», но есть также много статей и учебных пособий онлайн.

...