An Evaluation of Deep Learning-Based Object Identification

Identification of instances of semantic objects of a particular class, which has been heavily incorporated in people's lives through applications like autonomous driving and security monitoring, is one of the most crucial and challenging areas of computer vision. Recent developments in deep learning networks for detection have improved object detector accuracy. To provide a detailed review of the current state of object detection pipelines, we begin by analyzing the methodologies employed by classical detection models and providing the benchmark datasets used in this study. After that, we'll have a look at the one- and two-stage detectors in detail, before concluding with a summary of several object detection approaches. In addition, we provide a list of both old and new apps. It's not just a single branch of object detection that is examined. Finally, we look at how to utilize various object detection algorithms to create a system that is both efficient and effective. and identify a number of emerging patterns in order to better understand the using the most recent algorithms and doing more study

Convolutional Neural Networks and their Application in Cancer Diagnosis based on RNA-Sequencing

Η έκφραση γονιδίων αποτελεί τη μελέτη της λειτουργίας της γονιδιακής μεταγραφής, κατά την οποία συνθέτονται γονιδιακά προϊόντα, είδη RNA ή πρωτεΐνες. Η μελέτη της παρέχει την κατανόηση των κυτταρικών λειτουργιών, όπως η κυτταρική διαφοροποίηση και οι μη φυσιολογικές παθολογικές λειτουργίες. Ο καρκίνος αποτελεί μία γενετική ασθένεια όπου γενετικές παραλλαγές προκαλούν μη φυσιολογικές λειτουργίες στα γονίδια και τροποποιούν την έκφραση τους. Οι πρωτεΐνες, οι οποίες αποτελούν το τελικό αποτέλεσμα της έκφρασης γονιδίων, καθορίζουν τους φαινοτύπους και τις βιολογικές λειτουργίες. Συνεπώς, η ανίχνευση των επιπέδων έκφρασης γονιδίων δύναται να χρησιμοποιηθεί στη διάγνωση, την πρόγνωση, ακόμα και την επιλογή της θεραπείας του καρκίνου. Σε αυτή την πτυχιακή θα αναλυθεί η θεωρία και οι εφαρμογές της Βαθειάς Μάθησης. Στη συνέχεια, θα εφαρμοστεί η Βαθειά Μάθηση και πιο συγκεκριμένα ένα Συνελικτικό Νευρωνικό Δίκτυο, ως μέσο για τη διάγνωση πολλαπλών τύπων καρκίνου (κατηγοριοποίηση καρκίνων) χρησιμοποιώντας δεδομένα έκφρασης γονιδίων, και πιο συγκεκριμένα αλληλουχίες RNA. Τα δεδομένα του «The Cancer Genome Atlas» (TCGA) αποτελούνται από αλληλουχίες RNA. Θα επεξεργαστούν σε πρώτο επίπεδο και μετά θα μετατραπούν σε πολλαπλές δισδιάστατες εικόνες. Οι εικόνες αυτές θα εισαχθούν σε ένα Συνελικτικό Νευρωνικό Δίκτυο, το οποίο θα τις κατηγοριοποιήσει σε 33 τύπους καρκίνου, αποσκοπώντας στην διάγνωση με τη μέγιστη δυνατή ακρίβεια.Gene expression analysis is the study of the way genes are transcribed to synthesize functional gene products, functional RNA species, or protein products. Its study can provide insights of cellular processes, such as cellular differentiation and abnormal pathological processes. Cancer is a genetic disease where genetic variations cause abnormally functioning genes that appear to alter expression. Proteins, being the final products of gene expression, define the phenotypes and biological processes. Therefore, detecting gene expression levels can be used for cancer diagnosis, prognosis, and even treatment prediction. This thesis will be analyzing the theory and applications of Deep Learning. It will then apply Deep Learning (DL) and in particular a Convolutional Neural Network (CNN) as a means for the diagnosis of multiple cancer types (pan-cancer classification) using gene expression data and specifically RNA-sequencing. The Cancer Genome Atlas (TCGA) data, which consists of RNA-sequencing, will be preprocessed and then embedded into multiple two-dimensional (2D) images. These images will then be applied to a Convolutional Neural Network which will classify them into 33 types of cancer, in an attempt to achieve the highest possible diagnosis accuracy

Overview of deep-learning based methods for salient object detection in videos

International audienceVideo salient object detection is a challenging and important problem in computer vision domain. In recent years, deep-learning based methods have contributed to significant improvements in this domain. This paper provides an overview of recent developments in this domain and compares the corresponding methods up to date, including 1) Classification of the state-of-the-art methods and their frameworks; 2) summary of the benchmark datasets and commonly used evaluation metrics; 3) experimental comparison of the performances of the state-of-the-art methods; 4) suggestions of some promising future works for unsolved challenges