International journal of advanced smart convergence
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제8권1호
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pp.24-34
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2019
In this research, a practical deep learning framework to differentiate the lesions and nodules in breast acquired with ultrasound imaging has been proposed. 7408 ultrasound breast images of 5151 patient cases were collected. All cases were biopsy proven and lesions were semi-automatically segmented. To compensate for the shift caused in the segmentation, the boundaries of each lesion were drawn using Fully Convolutional Networks(FCN) segmentation method based on the radiologist's specified point. The data set consists of 4254 benign and 3154 malignant lesions. In 7408 ultrasound breast images, the number of training images is 6579, and the number of test images is 829. The margin between the boundary of each lesion and the boundary of the image itself varied for training image augmentation. The training images were augmented by varying the margin between the boundary of each lesion and the boundary of the image itself. The images were processed through histogram equalization, image cropping, and margin augmentation. The networks trained on the data with augmentation and the data without augmentation all had AUC over 0.95. The network exhibited about 90% accuracy, 0.86 sensitivity and 0.95 specificity. Although the proposed framework still requires to point to the location of the target ROI with the help of radiologists, the result of the suggested framework showed promising results. It supports human radiologist to give successful performance and helps to create a fluent diagnostic workflow that meets the fundamental purpose of CADx.
최근 인간의 활동 범위가 증가함에 따라 외래종의 유입이 잦아지고 있고 환경에 적응하지 못해 유기된 외래종 중 2020년부터 유해 지정 동물로 지정된 라쿤이 문제가 되고 있다. 라쿤은 국내 토종 너구리와 크기나 생김새가 유사하여 일반적으로 포획하는데 있어서 구분이 필요하다. 이를 해결하기 위해서 이미지 분류에 특화된 CNN 딥러닝 모델인 VGG19, ResNet152V2, InceptionV3, InceptionResNet, NASNet을 사용한다. 학습에 사용할 파라미터는 많은 양의 데이터인 ImageNet으로 미리 학습된 파라미터를 전이 학습하여 이용한다. 너구리와 라쿤 데이터셋에서 동물의 외형적인 특징으로 분류하기 위해서 이미지를 회색조로 변환한 후 밝기를 정규화하였으며, 조정된 데이터셋에 충분한 학습을 위한 데이터를 만들기 위해 좌우 반전, 회전, 확대/축소, 이동을 이용하여 증강 기법을 적용하였다. 증강하지 않은 데이터셋은 FCL을 1층으로, 증강된 데이터셋은 4층으로 구성하여 진행하였다. 여러 가지 증강된 데이터셋의 정확도를 비교한 결과, 증강을 많이 할수록 성능이 증가함을 확인하였다.
This paper is a study on data augmentation for small dataset by using deep learning. In case of training a deep learning model for recognition and classification of non-mainstream objects, there is a limit to obtaining a large amount of training data. Therefore, this paper proposes a data augmentation method using perspective transform and image synthesis. In addition, it is necessary to save the object area for all training data to detect the object area. Thus, we devised a way to augment the data and save object regions at the same time. To verify the performance of the augmented data using the proposed method, an experiment was conducted to compare classification accuracy with the augmented data by the traditional method, and transfer learning was used in model learning. As experimental results, the model trained using the proposed method showed higher accuracy than the model trained using the traditional method.
In everyday life, recognizing people's emotions from their frames is essential and is a popular research domain in the area of computer vision. Visual emotion has a severe class imbalance in which most of the data are distributed in specific categories. The existing methods do not consider class imbalance and used accuracy as the performance metric, which is not suitable for evaluating the performance of the imbalanced dataset. Therefore, we proposed a method for recognizing visual emotion using balanced data augmentation to address the class imbalance. The proposed method generates a balanced dataset by adopting the random over-sampling and image transformation methods. Also, the proposed method uses the Focal loss as a loss function, which can mitigate the class imbalance by down weighting the well-classified samples. EfficientNet, which is the state-of-the-art method for image classification is used to recognize visual emotion. We compare the performance of the proposed method with that of conventional methods by using a public dataset. The experimental results show that the proposed method increases the F1 score by 40% compared with the method without data augmentation, mitigating class imbalance without loss of classification accuracy.
This research investigates the effectiveness of data augmentation techniques in the automated analysis of B-scan images from ground-penetrating radar (GPR) using deep learning. In spite of the growing interest in automating GPR data analysis and advancements in deep learning for image classification and object detection, many deep learning-based GPR data analysis studies have been limited by the availability of large, diverse GPR datasets. Data augmentation techniques are widely used in deep learning to improve model performance. In this study, we applied four data augmentation techniques (geometric transformation, color-space transformation, noise injection, and applying kernel filter) to the GPR datasets obtained from a testbed. A deep learning model for GPR data analysis was developed using three models (Faster R-CNN ResNet, SSD ResNet, and EfficientDet) based on transfer learning. It was found that data augmentation significantly enhances model performance across all cases, with the mAP and AR for the Faster R-CNN ResNet model increasing by approximately 4%, achieving a maximum mAP (Intersection over Union = 0.5:1.0) of 87.5% and maximum AR of 90.5%. These results highlight the importance of data augmentation in improving the robustness and accuracy of deep learning models for GPR B-scan analysis. The enhanced detection capabilities achieved through these techniques contribute to more reliable subsurface investigations in geotechnical engineering.
최근 코로나바이러스로 인한 마스크 착용이 급증함에 따라 마스크 착용에 대응할 수 있는 기술의 중요성이 증가하고 있다. 얼굴 자세 추정 분야는 운전자 주의, 얼굴 정면화, 시선 감지 등의 다양한 활용성에도 불구하고 마스크 착용에 따른 성능 저하 문제를 해결할 수 있는 연구가 거의 수행되지 않았다. 본 논문은 마스크 착용 유무에 따른 얼굴 자세 추정의 성능 저하에 대한 분석을 토대로, 마스크가 없는 얼굴 이미지의 크기 및 자세를 분석하여 마스크 이미지를 합성할 수 있는 데이터 증강 기법을 제안한다. 제안하는 얼굴에 특화된 증강 기법을 활용한 학습은 마스크 착용 여부와 관계없이 얼굴 자세 추정 벤치마크 데이터 세트인 BIWI에서 강인한 성능을 보이며, 특정 모델에 국한되지 않기 때문에 다양한 얼굴 자세 추정 모델에 적용될 수 있다.
Recently, the fourth industrial revolution has been presented as a new paradigm and additive manufacturing (AM) has become one of the most important topics. For this reason, process monitoring for each cross-sectional layer of additive metal manufacturing is important. Particularly, deep learning can train a machine to analyze, optimize, and repair defects. In this paper, image classification is proposed by learning images of defects in the metal cross sections using the convolution neural network (CNN) image labeling algorithm. Defects were classified into three categories: crack, porosity, and hole. To overcome a lack-of-data problem, the amount of learning data was augmented using a data augmentation algorithm. This augmentation algorithm can transform an image to 180 images, increasing the learning accuracy. The number of training and validation images was 25,920 (80 %) and 6,480 (20 %), respectively. An optimized case with a combination of fully connected layers, an optimizer, and a loss function, showed that the model accuracy was 99.7 % and had a success rate of 97.8 % for 180 test images. In conclusion, image labeling was successfully performed and it is expected to be applied to automated AM process inspection and repair systems in the future.
This study analyzes the motives of Korean women for choosing breast augmentation in a cultural and relational context; in addition, it investigates their evaluations after surgery. Data was collected through in-depth interviews with 10 Korean women in their 20s and 30s who have received cosmetic breast augmentation. Enlarged and made-up breasts are a form of clothing that symbolizes the socio-economic status of women. In the vertical and individualized Korean society, the desire of women for a fashionable body invigorated the appearance management market. Fashion consumers have passively internalized the ideal body trends as the concept of the ideal body-image, which has been constructed by the social structure, markets, and the media. The analysis was rooted in post-modern feminist perspectives on the female body. The ideal body-image internalization process through the social interactions of participants was the main cultural factor to choose breast surgery. The self-image and conformity/individuality of participant were categorized as relational factors for the motivation to undergo breast surgery. The result showed that after surgery the participants achieved positive feedback from their social relationships. They expressed or hid their socio-economic statuses through their purchased fashion bodies. They also showed higher self-esteem and feelings of satisfaction by pursuing individuality and conformity as a member of society. Moreover, they achieved wider fashion options and greater controls over their public/private/secret clothing choices for certain occasions. Cosmetic breast surgery positively empowered individual women while reinforcing the socially manipulated body ideals that oppress women at the same time. Participants internalized socially constructed values and justified their surgery choices.
This paper proposed a method of validation data augmentation for improving the grading accuracy of diabetic macular edema (DME) using deep learning. The data augmentation technique is basically applied in order to secure diversity of data by transforming one image to several images through random translation, rotation, scaling and reflection in preparation of input data of the deep neural network (DNN). In this paper, we apply this technique in the validation process of the trained DNN, and improve the grading accuracy by combining the classification results of the augmented images. To verify the effectiveness, 1,200 retinal images of Messidor dataset was divided into training and validation data at the ratio 7:3. By applying random augmentation to 359 validation data, $1.61{\pm}0.55%$ accuracy improvement was achieved in the case of six times augmentation (N=6). This simple method has shown that the accuracy can be improved in the N range from 2 to 6 with the correlation coefficient of 0.5667. Therefore, it is expected to help improve the diagnostic accuracy of DME with the grading information provided by the proposed DNN.
In this paper, we present a data augmentation method that generates synthetic plant disease images using Generative Adversarial Networks (GANs). We propose a training scheme that first uses classical data augmentation techniques to enlarge the training set and then further enlarges the data size and its diversity by applying GAN techniques for synthetic data augmentation. Our method is demonstrated on a limited dataset of 2789 images of tomato plant diseases (Gray mold, Canker, Leaf mold, Plague, Leaf miner, Whitefly etc.).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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