Дослідження методів машинного зору для автоматизованого діагностування хвороб шкіри_

Abstract

Магістерська робота складається з фахового розділу та спеціальних частин: розділ охорони праці та методичний розділ. Пояснювальна записка складається зі вступу, п’яти розділів та висновків. У першому розділі проводиться аналіз сучасного стану задач автоматизованого діагностування хвороб шкіри. Виконується постановка проблеми та огляд предметної області. Другий розділ розкриває тему налаштування середовища розробки для роботи з обраним набором даних. Описано використані програмні застосунки та бібліотеки, які використовуються в роботі. У третьому розділі описуються результати досліджень набору даних та попередня обробка зображень. Виконано опис основних характеристик. Застосовано користувацьке масштабування для зміни розміру зображення. Використано формат даних HDF5. Зроблено розподіл даних на для тренування та для тестування та генерація додаткових зображень. Четвертий розділ описує процес навчання моделей різних архітектур. А саме використовуються користувацькі модифікації таких моделей: MiniVGG, AlexNet, VGG16. Для кожної архітектури застосовується підбір оптимальних параметрів навчання. У п’ятому розділі проведено дослідження різних параметрів навчання на точність навчання. В результаті роботи створено різні архітектури згорткових нейронних мереж для вирішення проблеми діагностування хвороб шкіри. Найкращий з досягнутих результатів – 68.52% точності на тестовому наборі.