Galaxy形态的分类在理解星系形成和演变方面发挥着至关重要的作用。传统上，此过程是手动完成的。深度学习技巧的出现给了这个过程的自动化空间。因此，本文提供了深度学习架构的比较，以确定哪个最适合光学星系形态分类。调整Walmsley等人在2021中提出的模型训练方法，Zoobot Python库用于培训模型以预测由志愿者制作的Galaxy动物园贴花决策树响应，使用WequessileNet B0，DenSenet121和Reset50作为核心模型架构。然后，预测结果将用于生成每个决策树问题的精度度量来确定架构性能。发现DenSenet121在准确性方面产生最佳结果，具有合理的培训时间。未来，以更深入的学习架构进一步测试可能是有益的。

大规模的出现，数据密集的天文调查引起了人类星系形态分类方法的生存能力。简而言之，正在生成太多的天文数据，供科学家在视觉上标记。通过从公众招募志愿者来招募志愿者来征服这项工作。但是，即使这些努力也将很快无法跟上现代调查产生的数据。无监督的学习技术不需要现有标签来对数据进行分类，并且可以为计划外发现铺平道路。因此，本文旨在实施无监督的学习算法，以在没有人类监督的情况下对数据集进行分类。首先，将卷积自动编码器作为功能提取器实现。然后通过K均值，模糊C均值和聚集聚类聚类提取的特征以提供分类。将结果与Galaxy Zoo贴花数据集的志愿者分类进行了比较。聚集聚类通常会产生最佳结果，但是，K均值聚类的性能增长并不重要。有了适当的优化，该方法可用于为表现更好的Galaxy Zoo贴花贴花的决策树问题提供分类。最终，这种无监督的学习方法提供了对科学家有用的宝贵见解和结果。

我们介绍了Galaxy动物园贴花：SDSS DR8占地面积的星系中的黑色能量相机传统调查图像的详细视觉形态学分类。更深的贴花图像（R = 23.6与SDSS的r = 22.2）显示螺旋臂，弱杆和在SDSS成像中未见的潮汐功能。为了最佳利用较大的贴花图像，志愿者从一套新的答案中选择，旨在提高对合并和酒吧的敏感性。 Galaxy动物园志愿者提供750万个单独的分类超过314,000个星系。 140,000个星系收到至少30分类，足以准确测量像条状的详细的形态，其余的收到约5.所有分类都用于培训贝叶斯卷积神经网络的集合（一种最先进的深度学习方法）预测所有314,000个星系的详细形态的后海外。当衡量自信的志愿者分类时，每个问题的网络大约有99％。形态学是每个星系的基本特征;我们的人机和机器分类是理解星系如何发展的准确和详细资源。

为了确保全球粮食安全和利益相关者的总体利润，正确检测和分类植物疾病的重要性至关重要。在这方面，基于深度学习的图像分类的出现引入了大量解决方案。但是，这些解决方案在低端设备中的适用性需要快速，准确和计算廉价的系统。这项工作提出了一种基于轻巧的转移学习方法，用于从番茄叶中检测疾病。它利用一种有效的预处理方法来增强具有照明校正的叶片图像，以改善分类。我们的系统使用组合模型来提取功能，该模型由预审计的MobilenETV2体系结构和分类器网络组成，以进行有效的预测。传统的增强方法被运行时的增加取代，以避免数据泄漏并解决类不平衡问题。来自PlantVillage数据集的番茄叶图像的评估表明，所提出的体系结构可实现99.30％的精度，型号大小为9.60mb和4.87亿个浮点操作，使其成为低端设备中现实生活的合适选择。我们的代码和型号可在https://github.com/redwankarimsony/project-tomato中找到。

大多数杂草物种都会通过竞争高价值作物所需的营养而产生对农业生产力的不利影响。手动除草对于大型种植区不实用。已经开展了许多研究，为农业作物制定了自动杂草管理系统。在这个过程中，其中一个主要任务是识别图像中的杂草。但是，杂草的认可是一个具有挑战性的任务。它是因为杂草和作物植物的颜色，纹理和形状类似，可以通过成像条件，当记录图像时的成像条件，地理或天气条件进一步加剧。先进的机器学习技术可用于从图像中识别杂草。在本文中，我们调查了五个最先进的深神经网络，即VGG16，Reset-50，Inception-V3，Inception-Resnet-V2和MobileNetv2，并评估其杂草识别的性能。我们使用了多种实验设置和多个数据集合组合。特别是，我们通过组合几个较小的数据集，通过数据增强构成了一个大型DataSet，缓解了类别不平衡，并在基于深度神经网络的基准测试中使用此数据集。我们通过保留预先训练的权重来调查使用转移学习技术来利用作物和杂草数据集的图像提取特征和微调它们。我们发现VGG16比小规模数据集更好地执行，而ResET-50比其他大型数据集上的其他深网络更好地执行。

乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤，每年负责超过50万人死亡。因此，早期和准确的诊断至关重要。人类专业知识是诊断和正确分类乳腺癌并定义适当的治疗，这取决于评价不同生物标志物如跨膜蛋白受体HER2的表达。该评估需要几个步骤，包括免疫组织化学或原位杂交等特殊技术，以评估HER2状态。通过降低诊断中的步骤和人类偏差的次数的目标，赫洛挑战是组织的，作为第16届欧洲数字病理大会的并行事件，旨在自动化仅基于苏木精和曙红染色的HER2地位的评估侵袭性乳腺癌的组织样本。评估HER2状态的方法是在全球21个团队中提出的，并通过一些提议的方法实现了潜在的观点，以推进最先进的。

哥内克人Sentinel Imagery的纯粹卷的可用性为使用深度学习的大尺度创造了新的土地利用陆地覆盖（Lulc）映射的机会。虽然在这种大型数据集上培训是一个非琐碎的任务。在这项工作中，我们试验Lulc Image分类和基准不同最先进模型的Bigearthnet数据集，包括卷积神经网络，多层感知，视觉变压器，高效导通和宽残余网络（WRN）架构。我们的目标是利用分类准确性，培训时间和推理率。我们提出了一种基于用于网络深度，宽度和输入数据分辨率的WRNS复合缩放的高效导通的框架，以有效地训练和测试不同的模型设置。我们设计一种新颖的缩放WRN架构，增强了有效的通道注意力机制。我们提出的轻量级模型具有较小的培训参数，实现所有19个LULC类的平均F分类准确度达到4.5％，并且验证了我们使用的resnet50最先进的模型速度快两倍作为基线。我们提供超过50种培训的型号，以及我们在多个GPU节点上分布式培训的代码。

COVID-19的诊断对于预防和控制该疾病是必要的。深度学习方法已被认为是一种快速准确的方法。在本文中，通过三个众所周知的预训练网络的平行组合，我们试图将感染的冠状病毒样品与健康样本区分开。负模样损耗函数已用于模型训练。SARS-COV-2数据集中的CT扫描图像用于诊断。SARS-COV-2数据集包含2482张肺CT扫描图像，其中1252张图像属于COVID-19感染的样品。提出的模型接近97％的准确性。

由生物声监测设备组成的无线声传感器网络运行的专家系统的部署，从声音中识别鸟类物种将使许多生态价值任务自动化，包括对鸟类种群组成的分析或濒危物种的检测在环境感兴趣的地区。由于人工智能的最新进展，可以将这些设备具有准确的音频分类功能，其中深度学习技术出色。但是，使生物声音设备负担得起的一个关键问题是使用小脚印深神经网络，这些神经网络可以嵌入资源和电池约束硬件平台中。因此，这项工作提供了两个重型和大脚印深神经网络（VGG16和RESNET50）和轻量级替代方案MobilenetV2之间的批判性比较分析。我们的实验结果表明，MobileNetV2的平均F1得分低于RESNET50（0.789 vs. 0.834）的5 \％，其性能优于VGG16，其足迹大小近40倍。此外，为了比较模型，我们创建并公开了西部地中海湿地鸟类数据集，其中包括201.6分钟和5,795个音频摘录，摘录了20种特有鸟类的aiguamolls de l'empord \ e empord \`一个自然公园。

街道级别图像对原位数据收集进行扩大占据了重要潜力。通过组合使用便宜的高质量相机与最近的深度学习计算解决方案的进步来实现这一点，以推导出相关专题信息。我们介绍了一个框架，用于使用计算机视觉从街道层图像中收集和提取作物类型和候选信息。在2018年生长季节期间，高清图片被捕获在荷兰弗莱洛兰省的侧视动作相机。每个月从3月到10月，调查了一个固定的200公里路线，每秒收集一张照片，结果总计40万个地理标记的图片。在220个特定的包裹物位置，记录了现场作物的观察结果，以获得17种作物。此外，时间跨度包括特定的出苗前包裹阶段，例如用于春季和夏季作物的不同栽培的裸土，以及收获后栽培实践，例如，绿色皱眉和捕捉庄稼。基于与卷积神经网络（MobileNet）的转移学习，使用具有众所周知的图像识别模型的Tensorflow进行分类。开发了一种超核解方法，以获得160型号的表现最佳模型。这种最佳模型应用于独立推理的鉴别作物类型，宏观F1分数为88.1％的宏观效果，在包裹水平的86.9％。讨论了这种方法的潜力和警告以及实施和改进的实际考虑因素。所提出的框架速度升高了高质量的原位数据收集，并通过使用计算机视觉自动分类建议大规模数据收集的途径。

Deep learning semantic segmentation algorithms have provided improved frameworks for the automated production of Land-Use and Land-Cover (LULC) maps, which significantly increases the frequency of map generation as well as consistency of production quality. In this research, a total of 28 different model variations were examined to improve the accuracy of LULC maps. The experiments were carried out using Landsat 5/7 or Landsat 8 satellite images with the North American Land Change Monitoring System labels. The performance of various CNNs and extension combinations were assessed, where VGGNet with an output stride of 4, and modified U-Net architecture provided the best results. Additional expanded analysis of the generated LULC maps was also provided. Using a deep neural network, this work achieved 92.4% accuracy for 13 LULC classes within southern Manitoba representing a 15.8% improvement over published results for the NALCMS. Based on the large regions of interest, higher radiometric resolution of Landsat 8 data resulted in better overall accuracies (88.04%) compare to Landsat 5/7 (80.66%) for 16 LULC classes. This represents an 11.44% and 4.06% increase in overall accuracy compared to previously published NALCMS results, including larger land area and higher number of LULC classes incorporated into the models compared to other published LULC map automation methods.

由于肿胀和病态增大，人体组织中组织的异常发育被称为肿瘤。它们主要被归类为良性和恶性。大脑中的肿瘤可能是致命的，因为它可能是癌性的，因此可以以附近的健康细胞为食并不断增加大小。这可能会影响大脑中软组织，神经细胞和小血管。因此，有必要以最高的精度在早期阶段检测和分类。脑肿瘤的大小和位置不同，这使得很难理解其性质。由于附近的健康细胞与肿瘤之间的相似性，即使使用先进的MRI（磁共振成像）技术，脑肿瘤的检测和分类过程也可能是一项繁重的任务。在本文中，我们使用Keras和Tensorflow来实施最先进的卷积神经网络（CNN）架构，例如EdgitionNetB0，Resnet50，Xpection，MobilenetV2和VGG16，使用转移学习来检测和分类三种类型的大脑肿瘤，即神经胶质瘤，脑膜瘤和垂体。我们使用的数据集由3264个2-D磁共振图像和4个类组成。由于数据集的尺寸较小，因此使用各种数据增强技术来增加数据集的大小。我们提出的方法不仅包括数据增强，而且还包括各种图像降级技术，头骨剥离，裁剪和偏置校正。在我们提出的工作效率NETB0体系结构中，最佳准确性为97.61％。本文的目的是区分正常和异常像素，并以更好的准确性对它们进行分类。

我们提出“ AITLAS：基准竞技场” - 一个开源基准测试框架，用于评估地球观察中图像分类的最新深度学习方法（EO）。为此，我们介绍了从九种不同的最先进的体系结构得出的400多个模型的全面比较分析，并将它们与来自22个具有不同尺寸的数据集的各种多级和多标签分类任务进行比较和属性。除了完全在这些数据集上训练的模型外，我们还基于在转移学习的背景下训练的模型，利用预训练的模型变体，因为通常在实践中执行。所有提出的方法都是一般的，可以轻松地扩展到本研究中未考虑的许多其他遥感图像分类任务。为了确保可重复性并促进更好的可用性和进一步的开发，所有实验资源在内的所有实验资源，包括训练的模型，模型配置和数据集的处理详细信息（以及用于培训和评估模型的相应拆分）都在存储库上公开可用：HTTPS ：//github.com/biasvariancelabs/aitlas-arena。

医疗保健是人类生活中最重要的方面之一。众所周知，心脏病是最致命的疾病之一，这些疾病是阻碍了世界各地许多人的生命。必须提前检测心脏病，因此可以防止丧生生命。用于医学诊断的大规模数据的可用性有助于开发复杂的机器学习和基于深度学习的模型，用于自动化早期诊断心脏病。古典方法在没有概括到训练集中没有看到的新数据的概括。这在训练和测试精度方面的差距是巨大的差距。本文提出了一种新的深度学习架构，使用1D卷积神经网络进行健康和非健康人员之间的分类，以克服古典方法的局限性。各种临床参数用于评估有助于早期诊断的患者的风险概况。使用各种技术来避免在所提出的网络中过度装备。该网络在数据集中实现了超过97％的训练精度和96％的测试准确性。使用各种性能参数的其他分类算法详细比较了模型的准确性，这些算法证明了所提出的架构的有效性。

无线电星系的连续排放通常可以分为不同的形态学类，如FRI，Frii，弯曲或紧凑。在本文中，我们根据使用深度学习方法使用小规模数据集的深度学习方法来探讨基于形态的无线电星系分类的任务（$ \ SIM 2000 $ Samples）。我们基于双网络应用了几次射击学习技术，并使用预先培训的DENSENET模型进行了先进技术的传输学习技术，如循环学习率和歧视性学习迅速训练模型。我们使用最佳表演模型实现了超过92 \％的分类准确性，其中最大的混乱来源是弯曲和周五型星系。我们的结果表明，专注于一个小但策划数据集随着使用最佳实践来训练神经网络可能会导致良好的结果。自动分类技术对于即将到来的下一代无线电望远镜的调查至关重要，这预计将在不久的将来检测数十万个新的无线电星系。

纯粹后的损害评估对于管理资源分配和执行有效响应至关重要。传统上，这种评估是通过野外侦察进行的，该侦察速度缓慢，危险且艰巨。取而代之的是，在本文中，我们进一步提出了通过卷积神经网络实施深度学习的想法，以便将建筑物的后卫星卫星图像分类为被洪水/损坏或未损坏的。该实验是在2017年哈维飓风之后使用的，该数据集采用了一个包含大休斯顿地区的纯种后卫星图像的数据集进行。本文实施了三个卷积神经网络模型体系结构，并配对了其他模型考虑，以实现高精度（超过99％），（超过99％），，超过99％），（超过99％）加强在殖民后灾难评估中有效使用机器学习。

With the development of a series of Galaxy sky surveys in recent years, the observations increased rapidly, which makes the research of machine learning methods for galaxy image recognition a hot topic. Available automatic galaxy image recognition researches are plagued by the large differences in similarity between categories, the imbalance of data between different classes, and the discrepancy between the discrete representation of Galaxy classes and the essentially gradual changes from one morphological class to the adjacent class (DDRGC). These limitations have motivated several astronomers and machine learning experts to design projects with improved galaxy image recognition capabilities. Therefore, this paper proposes a novel learning method, ``Hierarchical Imbalanced data learning with Weighted sampling and Label smoothing" (HIWL). The HIWL consists of three key techniques respectively dealing with the above-mentioned three problems: (1) Designed a hierarchical galaxy classification model based on an efficient backbone network; (2) Utilized a weighted sampling scheme to deal with the imbalance problem; (3) Adopted a label smoothing technique to alleviate the DDRGC problem. We applied this method to galaxy photometric images from the Galaxy Zoo-The Galaxy Challenge, exploring the recognition of completely round smooth, in between smooth, cigar-shaped, edge-on and spiral. The overall classification accuracy is 96.32\%, and some superiorities of the HIWL are shown based on recall, precision, and F1-Score in comparing with some related works. In addition, we also explored the visualization of the galaxy image features and model attention to understand the foundations of the proposed scheme.

Pneumonia, a respiratory infection brought on by bacteria or viruses, affects a large number of people, especially in developing and impoverished countries where high levels of pollution, unclean living conditions, and overcrowding are frequently observed, along with insufficient medical infrastructure. Pleural effusion, a condition in which fluids fill the lung and complicate breathing, is brought on by pneumonia. Early detection of pneumonia is essential for ensuring curative care and boosting survival rates. The approach most usually used to diagnose pneumonia is chest X-ray imaging. The purpose of this work is to develop a method for the automatic diagnosis of bacterial and viral pneumonia in digital x-ray pictures. This article first presents the authors' technique, and then gives a comprehensive report on recent developments in the field of reliable diagnosis of pneumonia. In this study, here tuned a state-of-the-art deep convolutional neural network to classify plant diseases based on images and tested its performance. Deep learning architecture is compared empirically. VGG19, ResNet with 152v2, Resnext101, Seresnet152, Mobilenettv2, and DenseNet with 201 layers are among the architectures tested. Experiment data consists of two groups, sick and healthy X-ray pictures. To take appropriate action against plant diseases as soon as possible, rapid disease identification models are preferred. DenseNet201 has shown no overfitting or performance degradation in our experiments, and its accuracy tends to increase as the number of epochs increases. Further, DenseNet201 achieves state-of-the-art performance with a significantly a smaller number of parameters and within a reasonable computing time. This architecture outperforms the competition in terms of testing accuracy, scoring 95%. Each architecture was trained using Keras, using Theano as the backend.

早期发现视网膜疾病是预防患者部分或永久失明的最重要手段之一。在这项研究中，提出了一种新型的多标签分类系统，用于使用从各种来源收集的眼底图像来检测多种视网膜疾病。首先，使用许多公开可用的数据集来构建一个新的多标签视网膜疾病数据集，即梅里德数据集。接下来，应用了一系列后处理步骤，以确保图像数据的质量和数据集中存在的疾病范围。在眼底多标签疾病分类中，首次通过大量实验优化的基于变压器的模型用于图像分析和决策。进行了许多实验以优化所提出的系统的配置。结果表明，在疾病检测和疾病分类方面，该方法的性能比在同一任务上的最先进作品要好7.9％和8.1％。获得的结果进一步支持了基于变压器的架构在医学成像领域的潜在应用。

癌症是人体内部异常细胞的无法控制的细胞分裂，可以蔓延到其他身体器官。它是非传染性疾病（NCDS）和NCDS之一，占全世界总死亡人数的71％，而肺癌是女性乳腺癌后第二次诊断的癌症。肺癌的癌症生存率仅为19％。有各种方法用于诊断肺癌，如X射线，CT扫描，PET-CT扫描，支气管镜检查和活组织检查。然而，为了了解基于组织型H和E染色的肺癌亚型，广泛使用，其中染色在从活组织检查中吸入的组织上进行。研究报道，组织学类型与肺癌预后和治疗相关。因此，早期和准确地检测肺癌组织学是一种迫切需要，并且由于其治疗取决于疾病的组织学，分子曲线和阶段的类型，最重要的是分析肺癌的组织病理学图像。因此，为了加快肺癌诊断的重要过程，减少病理学家的负担，使用深层学习技术。这些技术表明了在分析癌症组织病变幻灯片的分析中提高了疗效。几项研究报告说，卷积神经网络（CNN）在脑，皮肤，乳腺癌，肺癌等各种癌症类型的组织病理学图片的分类中的重要性。在本研究中，通过使用Reset50，VGG-19，Inception_Resnet_V2和DenSenet进行特征提取和三重态丢失来引导CNN以引导CNN，以引导CNN，以引导CNN使得其增加群集间距离并减少集群内距离。