Detekcija i klasifikacija raka kože korišćenjem CNN-a

JovanovicDJ commented 2 years ago

Članovi tima: Đorđe Jovanović (SW42/2019 - Grupa 3), Jovan Tomić (SW48/2019 - Grupa 3)

Asistent: Milica Škipina

Problem koji se rešava: Potrebno je izvršiti klasifikaciju ulaza na sedam klasa raka kože. Klase raka kože su:

Melanocytic nevi
Melanoma
Benign keratosis-like lesions
Basal cell carcinoma
Actinic keratoses
Vascular lesions
Dermatofibroma

Algoritmi: Za rešavanje problema koristiće se konvolucijske neuronske mreže.

Podaci: Koristićemo Harvardov skup podataka koji se sastoji od 10015 dermatoloških slika. Izvor: https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/DBW86T

Metrika: Za merenje performansi modela koristićemo accuracy, tj. procenat uspešnosti klasifikacije.

Validacija rešenja: Za validaciju rešenja koristićemo 30% ulaznog skupa podataka, ostalih 70% biće korišćeno za trening modela.

milica-skipina commented 2 years ago

Proširite problem tako što ćete definisati i metriku za detekciju raka kože.

JovanovicDJ commented 2 years ago

Proširite problem tako što ćete definisati i metriku za detekciju raka kože.

Važi. Biće urađeno.

jtomic1 commented 2 years ago

ftn-ai-lab / ori-2022-siit