业界权威专家聚焦2020年度华夏院士论坛共话“健康医学新时代”

中新网青岛9月11日电 (记者 杨兵 胡耀杰)“2020年度华夏院士论坛”11日在青岛举行。本次论坛以“健康医学新时代”为主题,与会专家围绕医疗公共卫生事件应急响应的能力、医疗救治健康保障的综合水平、智慧医疗和互联网医疗建设、大众医疗健康医学人工智能管理服务模式等话题展开探讨。

据悉,本次论坛由中国医疗保健国际交流促进会(以下简称“中国医促会”)主办,山东第一医科大学附属青岛眼科医院协办,大会邀请中国工程院韩德民院士、谢立信院士、付小兵院士、于金明院士、顾晓松院士、董家鸿院士、王军志院士7位院士专家做专题发言,中国医促会以及来自全国各地的专家、学者和来宾260余人与会。

我们首先使用LabelImg工具为训练和验证数据集创建注释。这个优秀的注释工具允许您快速注释对象的边框,以训练机器学习模型。

随着无人机的成本随着时间的推移而降低,我们看到了航拍数据的激增。因此,您可以使用这个RetinaNet模型在航空图像甚至卫星图像中检测不同的对象,如汽车(自行车、汽车等)或行人,以解决不同的业务问题。

第三步:导入图片和xml文件

在前十名中,曼联占据了两席,第三门将李-格兰特的周薪也有3万英镑之多。

3.Focal loss γ平滑地调整了简单示例的权重。 随着γ的增加,调制因子的    作用也同样增加。 (经过大量实验和试验,研究人员发现γ= 2最有效)

RetinaNet是最好的单阶段目标检测模型之一,它已被证明可以很好地处理密集和小规模的物体。因此,它已成为我们在航空和卫星图像中使用的流行目标检测模型。

第二步:导入所需要的包

为了更好地理解,让我们分别理解架构的每个组件

我们正在努力应对一场规模空前的大流行。全球各地的研究人员都在疯狂地尝试开发COVID-19的疫苗或治疗方法,而医生们正努力防止这一流行病席卷整个世界。另一方面,许多国家发现了社交距离,戴口罩和手套是稍微抑制这种情况的一种方法。

您可以使用如下所示的labelmg工具对每个JPEG文件进行注释,它将生成带有每个边框坐标的XML文件。我们将使用这些xml文件来训练我们的模型。

您可以在anaconda命令提示符中使用下面的命令来安装它

中国工程院院士、清华大学临床医学院院长、清华长庚医院院长董家鸿表示,我国人口基数巨大,健康服务的负荷沉重,医疗资源分布不均,医疗供需矛盾突出,智慧医疗是解决我们国家医疗供需矛盾,提高成本效益的必由之路。智慧医疗应定义为现代智慧科技赋能的最优化的大健康生态体系,智慧医疗以人为本,集成现代的智慧科技手段,深度融合健康医疗,旨在建设全新的大健康生态体系,通过全要素、全流程、全链条的系统优化,实施覆盖全人群、全生涯、全维度的全域照护,最终实现优质高效的健康医疗服务。

会上,各位专家的发言涉及健康医学进入高质量发展的新时代、不断探索医疗健康服务创新模式、以决战新冠病毒防控为契机推进国家健康医学事业的新发展等方面。

因此,“Focal Loss”减少了简单示例带来的损失贡献,并提高了纠正错误分类的示例的重要性。 焦点损失只是交叉熵损失函数的扩展,它将降低简单示例的权重,并将训练重点放在困难样本上。

最重要的是什么?我们将使用RetinaNet建立一个口罩探测器来帮助我们应对这一持续的流行病。您可以推断相同的想法,为你的智能家居构建一个启用ai的解决方案。这个人工智能解决方案将只对戴着口罩和手套的开启大楼的大门。

回归子网络与分类子网络并行附着在FPN的每个特征图上。回归子网络的设计与分类子网络相同,只是最后一个卷积层大小为3*3,有4个filter,输出的feature map大小为W*H*4A。

1- pt代表交叉熵损失,可调聚焦参数≥0。 RetinaNet物体检测方法使用焦距损失的α平衡变体,其中α= 0.25,γ= 2效果最佳。

1.当示例分类错误且pt小时,调制因子接近1并且不影响损失。

1.自底向上路径:自底向上路径(例如,ResNet)用于特征提取。因此,它计算不同比例的特征地图,而不考虑输入图像的大小。

对于γ∈[0,5]的几个值,可以看到Focal Loss,请参见图1。我们将注意到聚焦损耗的以下特性:

最近我有了一个想法,用我的深度学习知识来帮助一下现在的情况。在本文中,我将向您介绍RetinaNet的实现,而不需要什么背景知识和相关工作。

据悉,中国医促会成立于1987年,由国家民政部批准,受国家卫健委业务指导与监督管理,是全国从事医疗和保健工作者自愿组成。中国医促会一直致力于践行社会责任、促进卫生事业进步,多年来坚持开展患者援助、医生教育、公益慈善项目,积极投身老少边穷地区建设。为践行健康中国发展战略、探索医疗健康服务新模式,中国医促会积极发挥社会团体桥梁纽带作用,推进国家健康医学事业的新发展。(完)

注意:-当FL = 0时,FL等于CE。如图蓝色曲线所示

RetinaNet是由Facebook AI研究公司引入来解决密集检测问题的。在处理极端的前景-背景类时,需要用它来弥补YOLO和SSD等单镜头对象检测器的不平衡和不一致性。

而最后一个卷积层之所以有KA滤波器是因为,如果从最后一个卷积层得到的feature map中的每个位置都有很多锚盒候选区域,那么每个锚盒都有可能被分类为K个类。所以输出的特征图大小将是KA通道或过滤器。

直观地看,调制因子减小了简单例的损耗贡献,扩展了例的低损耗范围。

使用RetianNet模型建立口罩检测器

目标检测是计算机视觉中一个非常重要的领域,对于自动驾驶、视频监控、医疗应用和许多其他领域都是十分必要的。

最后一个卷积层有4个过滤器的原因是,为了定位类对象,回归子网络为每个锚定盒产生4个数字,这些数字预测锚定盒和真实框锚盒之间的相对偏移量(根据中心坐标、宽度和高度)。因此,回归子网的输出特征图具有4A滤波器或通道。

所以为了实现这些研究人员提出了-

你可以在这篇文章中读到关于Focal loss的详细信息(链接到我的focal loss文章),在这篇文章中我讨论了交叉熵演变成focal loss,focal loss的需要,focal loss和交叉熵的比较

任何深度学习模型都需要大量的训练数据才能在测试数据上得到好的结果。在这篇文章中(链接到我的Web文章),我谈到了为您的深度学习项目收集大量图像的Web方法。

2.具有横向连接的自顶向下路径:自顶向下路径从更高的金字塔层次上采 样空间上较粗糙的特征图,横向连接将具有相同空间大小的自顶向下和自底向上的层合并在一起。较高层次的特征图往往具有较小的分辨率,但语义上更强。因此,更适合于检测较大的物体; 相反,来自较低级特征图的网格单元具有高分辨率,因此更擅长检测较小的对象(参见图64)。 因此,通过自上而下的路径及其与路径的自下而上的横向连接的组合,这些操作不需要太多额外的计算,因此生成的特征图的每个级别在语义和空间上都可以很强。 因此,该体系结构是规模不变的,并且可以在速度和准确性方面提供更好的性能。

所以,你可以看到对象检测模型的应用是无穷无尽的。

注意:最好从一个预先训练好的模型开始,而不是从头开始训练一个模型。我们将使用已经在Coco数据集上预先训练好的ResNet50模型。

2.当pt→1时,因子变为0,并且可以很好地权衡分类良好的示例的损失。

从本质上讲,RetinaNet是由以下基本分组成的:

1.主干网络(自下而上的边路和具有侧连接的自上而下的路径)

第三步:编写一个可以在训练集上显示边界框的函数

最重要的是,我用了几个例子来解释为什么focal loss比交叉熵好。

现在让我们看看用Python实现RetinaNet来构建口罩检测器。

在2019-20赛季英超零出场球员中,曼联替补门将的周薪达到7万英镑,是所有零出场队员里最高的。排在第二的是热刺新引进的乔-哈特,周薪4万5千英镑。第三是布莱顿的哥伦比亚左后卫伊兹奎多,但他是因为膝盖严重受伤长期缺席而没能出场。

每个FPN层都附加一个全卷积网络(FCN)进行对象分类。如图所示,该子网包含3*3个卷积层,256个滤波器,然后是3*3个卷积层,K*A滤波器,因此输出的feature map大小为W*H*KA,其中W和H与输入特征图的宽度和高度成比例,K和A分别为对象类和锚盒的数量。

Focal Loss(FL)是Cross-Entropy Loss(CE)的改进版本,它通过为困难的或容易错误分类的示例(即具有嘈杂纹理或部分对象或我们感兴趣的对象的背景)分配更多权重来尝试处理类不平衡问题 ,并简化简单的示例(即背景对象)。

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