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Acerca de Alfonso Medela Ayarzaguena

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11 Jul 2019

ISBI 2019

2019-10-11T10:11:16+02:00Categorías: Deep Learning|Sin comentarios

Del 8 al 11 de abril, tuvo lugar el IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), una conferencia científica dedicada a los aspectos matemáticos, algorítmicos y computacionales de las imágenes biológicas y biomédicas, en todas las escalas de observación. El miembro del equipo de Piccolo y Tecnalia Research & Innovation, Alfonso Medela, presentó el paper “Few-shot learning in histopathological images: reducing the need of labelled data on biological datasets”.El equipo ha estado trabajando en un enfoque de few-shot en paralelo con la adquisición de los datasets. Para superar el problema de la escasez de datos en las nuevas modalidades de imágenes, como OCT y MPT, las técnicas de few-shot proporcionan una solución para crear algoritmos a partir de una pequeña cantidad de imágenes. Los resultados mostraron que al usar el método propuesto es posible superar el enfoque clásico de aprendizaje por transferencia cuando solo hay pocas imágenes por clase [...]

8 Ago 2018

Siamese Neural Networks

2019-10-11T10:13:51+02:00Categorías: Deep Learning|Etiquetas: , , , , |Sin comentarios

Las redes siamesas se introdujeron por primera vez por Bromley y LeCun [1] a principios de la década de los 90 para resolver la verificación de firma como un problema de coincidencia de imágenes. Una arquitectura similar se propuso para la identificación de huellas dactilares por Baldi y Chauvin [2] en 1992. Más tarde en 2015, Gregory Koch et al.[3] propusieron utilizar redes neuronales siamesas para el reconocimiento de imágenes mediante la técnica de one-shot learning. Las redes neuronales siamesas están diseñadas como dos redes gemelas conectadas por su capa final por medio de una capa de distancia que está entrenada para predecir si dos imágenes pertenecen a la misma categoría o no. Las redes que componen la arquitectura siamesa se llaman gemelas porque todos los pesos y biases están unidos, lo que significa que ambas redes son simétricas. La simetría es importante ya que la red [...]