Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: https://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/2306
Toàn bộ biểu ghi siêu dữ liệu
Trường DCGiá trị Ngôn ngữ
dc.contributor.authorNguyen, Thi Tham-
dc.contributor.authorVo, Kieu Hoa-
dc.contributor.authorNguyen, Xuan Vinh-
dc.contributor.authorDo, Trong Hop-
dc.date.accessioned2022-08-16T07:23:40Z-
dc.date.available2022-08-16T07:23:40Z-
dc.date.issued2022-07-
dc.identifier.issn978-604-84-6711-1-
dc.identifier.urihttp://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/2306-
dc.descriptionThe 11th Conference on Information Technology and its Applications; Topic: Image and Natural Language Processing; pp.192-200.vi_VN
dc.description.abstractIn this paper, we perform the problem of X-ray image classification between Covid infected lungs and normal lungs by using Apache Spark. Our system deploys deep learning models on Spark framework by using BigDL library in order to handle a big data of chest X-ray images with high performance. The deep learning models used are CNN, Resnet50, VGG90, InceptionV3 trained on a big data of more than 13.000 chest X-ray images for COVID-19 positive cases along with Normal cases. We achieved pretty good results with all deep learning models, in which the InceptionV3 model gave the highest performance of 93.75% with accuracy measurement.vi_VN
dc.language.isoenvi_VN
dc.publisherDa Nang Publishing Housevi_VN
dc.subjectBig datavi_VN
dc.subjectApache Sparkvi_VN
dc.subjectClassificationvi_VN
dc.subjectDeep Learningvi_VN
dc.subjectBigDLvi_VN
dc.titleAn Upscalable Distributed Deep Learning based System for Multi-class Xray Covid19 Classificationvi_VN
dc.typeWorking Papervi_VN
Bộ sưu tập: CITA 2022

Các tập tin trong tài liệu này:

 Đăng nhập để xem toàn văn



Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.