Глубокое обучение требует регистрации изображения?

Question

У меня есть общий вопрос, касающийся биомедицинского анализа изображений. Поскольку биомедицинские изображения требуют регистрации для выравнивания изображений в том же самом месте и для лучшего выделения признаков. Мой вопрос заключается в том, требует ли для глубокого обучения классификация также регистрации изображений для учебного набора данных? Поскольку при глубоком обучении архитектура сама определяет лучшие характеристики, требуется ли регистрация для классификации изображений КТ брюшной полости с использованием Deep Neural Networks? Поскольку мы выполняем увеличение данных для лучшей подготовки данных, требуется ли в этом случае регистрация изображений?

Answer 1

Как правило, подходы к глубокому обучению для данных изображений выполняются с использованием сверточных нейронных сетей (CNN), которые по меньшей мере инвариантны относительно сдвига.Используя пирамиды изображений или специально сконструированные макеты нейронных сетей, они также могут быть сделаны инвариантными в масштабе.Как правило, они не являются инвариантами вращения.

Это не означает, что они не могут работать с входными изображениями, повернутыми по-разному, но вам могут потребоваться гораздо большие модели и больше обучающих данных, чтобы они работали хорошо.Нейронная сеть изучит различные функции, которые вы пытаетесь обнаружить.Если диапазон вращения невелик, это, вероятно, не является большой проблемой.

Таким образом, вам не обязательно регистрироваться, но это может улучшить ваши окончательные результаты.