I
n
d
on
e
s
i
an
Jo
u
r
n
al
o
f
El
e
c
t
r
i
c
al
En
gi
n
e
e
r
i
n
g
an
d
C
o
m
p
u
te
r
S
c
i
e
n
c
e
V
o
l
.
20
,
N
o
.
1
,
O
c
t
o
be
r
20
20
,
pp
.
347
~
352
IS
S
N
:
25
0
2
-
4752
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
20
.i
1
.
pp
347
-
352
347
Jou
r
n
al
h
o
m
e
pa
ge
:
ht
t
p:
/
/
i
j
e
e
c
s
.
i
a
e
s
c
or
e
.
c
om
D
e
e
p
i
m
a
g
e
m
i
n
i
n
g
f
o
r
c
o
n
v
o
l
u
t
i
o
n
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
D
h
am
e
a
A
.
Jas
m
1
,
M
u
r
tad
h
a
M
H
am
ad
2
,
A
z
m
i
Taw
f
e
k
H
u
s
s
e
i
n
A
l
r
aw
i
3
D
e
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
s
,
C
o
l
l
a
g
e
o
f
c
o
m
put
e
r
s
c
i
e
nc
e
s
a
n
d
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
T
e
c
hno
l
o
gy
,
I
r
a
q
A
r
ti
c
l
e
I
n
fo
A
B
S
TR
A
C
T
Ar
t
i
c
l
e
h
i
s
t
or
y
:
R
e
c
e
i
v
e
d
F
eb
6
,
20
20
R
e
v
i
s
e
d
A
pr
8
,
2020
A
c
c
e
pt
e
d
A
pr
22
,
2020
I
m
a
g
e
m
i
ni
ng
i
s
t
he
m
e
t
ho
d
o
f
s
e
a
r
c
hi
ng
a
nd
d
i
s
c
o
v
e
r
i
ng
v
a
l
ua
b
l
e
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
a
nd
kno
w
l
e
dg
e
f
r
o
m
a
h
ug
e
i
m
a
g
e
d
a
t
a
s
e
t
.
I
m
a
g
e
m
i
ni
ng
i
s
ba
s
e
d
o
n
da
t
a
m
i
n
i
ng
,
di
g
i
t
a
l
i
m
a
g
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
,
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
,
i
m
a
g
e
r
e
t
r
i
e
v
a
l
,
a
nd
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
l
l
i
g
e
nc
e
.
I
m
a
g
e
m
i
ni
ng
ha
nd
l
e
d
w
i
t
h
t
he
h
i
dd
e
n
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
e
xt
r
a
c
t
i
o
n,
a
n
a
s
s
o
c
i
a
t
i
o
n
o
f
i
m
a
g
e
da
t
a
a
nd
a
dd
i
t
i
o
na
l
p
a
t
t
e
r
n
w
hi
c
h
a
r
e
no
t
c
l
e
a
r
l
y
v
i
s
i
b
l
e
i
n
t
he
i
m
a
g
e
.
C
ho
o
s
i
ng
t
he
p
r
o
pe
r
o
bj
e
c
t
s
o
r
t
he
f
e
a
t
u
r
e
o
f
t
he
i
m
a
g
e
t
o
be
s
ui
t
a
b
l
e
f
o
r
i
m
a
g
e
m
i
ni
ng
pr
o
c
e
s
s
i
s
t
he
m
a
i
n
c
ha
l
l
e
ng
e
w
o
ul
d
f
a
c
e
t
h
e
pr
o
g
r
a
m
m
e
r
.
T
h
e
pr
o
c
e
s
s
i
nc
l
u
de
s
f
i
n
e
o
u
t
t
he
m
o
s
t
e
f
f
i
c
i
e
nt
r
o
ut
e
s
a
t
a
s
ho
r
t
e
r
t
i
m
e
a
nd
s
a
v
i
ng
t
he
us
e
r
s
e
f
f
o
r
t
.
T
he
m
a
i
n
o
bj
e
c
t
i
v
e
o
f
t
hi
s
pa
pe
r
i
s
t
o
de
s
i
g
n
a
nd
i
m
pl
e
m
e
n
t
t
he
i
m
a
g
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
w
i
t
h
a
hi
g
he
r
p
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
,
w
he
r
e
a
C
I
F
A
R
-
10
da
t
a
s
e
t
i
s
us
e
d
t
o
t
r
a
i
n
a
n
d
t
e
s
t
i
ng
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
s
us
i
ng
C
N
N
.
A
c
o
nvo
l
ut
i
o
na
l
ne
ur
a
l
ne
t
w
o
r
k
i
s
t
r
us
t
w
o
r
t
hy
,
a
nd
i
t
c
o
ul
d
l
e
a
d
t
o
hi
g
h
-
qua
l
i
t
y
r
e
s
u
l
t
s
.
T
he
hi
g
h
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
98%
h
a
s
be
e
n
o
bt
a
i
n
e
d
u
s
i
ng
de
e
p
c
o
nvo
l
ut
i
o
n
a
l
ne
u
r
a
l
ne
t
w
o
r
k
(
D
C
N
N
)
.
Ke
y
w
or
ds
:
CN
N
D
CN
N
Im
a
ge
s
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
C
opy
r
i
gh
t
©
2020
I
n
s
t
i
t
ut
e
o
f
A
dv
anc
e
d
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
and
S
c
i
e
nc
e
.
A
l
l
r
i
gh
t
s
r
e
s
e
r
v
e
d
.
Cor
r
e
s
pon
di
n
g
Au
t
h
or
:
D
ha
m
e
a
A
.
J
a
s
m
,
D
e
pa
rt
m
e
n
t
o
f
Co
m
put
e
r
S
c
i
e
n
c
e
s
a
n
d
I
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
of
A
n
b
a
r,
A
l
-
A
n
b
a
r,
I
ra
q
.
E
m
a
i
l
:
d
h
a
m
e
a
a
n
w
a
r@
g
m
a
i
l
.
c
o
m
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
D
e
e
p
l
e
a
rn
i
n
g
c
a
n
b
e
de
f
i
n
e
d
a
s
a
s
e
t
o
f
pr
o
c
e
s
s
e
s
by
w
h
i
c
h
t
h
e
pa
t
t
e
rn
s
o
f
t
h
e
da
t
a
c
a
n
b
e
a
ut
o
m
a
t
i
c
a
l
l
y
e
xc
l
ude
d.
A
f
t
e
r
w
h
i
c
h
t
h
e
r
e
v
e
a
l
e
d
da
t
a
i
s
us
e
d
f
o
r
f
ur
t
h
e
r
d
a
t
a
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
o
r
b
e
i
ng
ut
i
l
i
z
e
d
t
o
e
s
t
i
m
a
t
e
t
h
e
c
o
rr
e
c
t
de
c
i
s
i
o
n
a
t
u
n
c
e
r
t
a
i
n
c
o
n
d
i
t
i
o
n
s
[1]
.
T
h
e
D
L
i
s
i
de
n
t
i
f
i
e
d
f
r
o
m
t
h
e
da
t
a
,
a
n
d
t
h
e
de
c
i
s
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
e
d
w
i
t
h
a
l
i
m
i
t
o
f
h
u
m
a
n’s
i
nt
e
r
v
e
nt
i
o
n
s
[2].
F
i
r
s
t
l
y
,
t
h
e
a
na
l
y
s
i
s
of
t
h
e
t
r
a
i
n
i
ng
d
a
t
a
n
e
e
ds
t
o
be
f
i
gu
r
e
d
o
ut
b
e
fo
r
e
m
a
k
i
n
g
a
n
y
pr
e
di
c
t
i
o
n
i
n
t
o
t
h
e
n
e
w
da
t
a
[3].
T
h
e
e
ff
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
of
t
h
e
de
e
p
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
(D
CN
N
)
,
w
h
i
c
h
i
s
a
s
pe
c
i
a
l
t
y
pe
of
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
(A
N
N
),
n
e
e
ds
t
o
be
t
e
s
t
e
d
be
fo
r
e
b
e
i
n
g
c
o
n
duc
t
e
d
i
n
t
h
e
p
h
o
t
o
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
t
a
s
k
[4
,
5]
.
Cu
rr
e
n
t
l
y
,
i
m
a
ge
m
i
ni
n
g
(IM
)
g
ra
b
s
s
i
gni
f
i
c
a
nt
a
t
t
e
nt
i
o
n
by
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
due
t
o
t
h
e
u
nl
i
m
i
t
e
d
a
v
a
i
l
a
b
l
e
i
m
a
ge
s
w
h
e
t
h
e
r
i
t
i
s
s
t
o
r
e
d
o
r
di
s
p
l
a
y
e
d
o
n
t
h
e
i
n
t
e
rn
e
t
.
A
s
i
m
p
l
e
w
a
y
t
o
c
l
a
s
s
i
fy
t
h
e
i
m
a
ge
s
i
s
by
di
v
i
di
n
g
t
h
e
i
m
a
g
e
s
i
nt
o
gr
o
ups
c
o
n
t
a
i
ni
n
g
c
l
a
s
s
e
s
,
e
xt
r
a
c
t
i
n
g
t
h
e
i
m
po
rt
a
nt
f
e
a
t
u
r
e
s
f
r
o
m
t
h
e
h
u
ge
n
u
m
b
e
r
o
f
i
m
a
ge
s
duri
n
g
a
s
h
o
rt
t
i
m
e
[6].
T
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
p
r
o
c
e
s
s
of
t
h
e
i
m
a
ge
s
i
s
a
s
o
phi
s
t
i
c
a
t
e
d
p
r
o
c
e
s
s
du
e
t
o
un
s
t
r
uc
t
u
r
e
d
i
m
a
ge
da
t
a
w
hi
c
h
i
s
a
l
s
o
a
s
s
o
c
i
a
t
e
d
w
i
t
h
t
h
e
n
o
i
s
e
[7
,
8
].
T
he
D
C
N
N
i
s
v
e
r
y
e
f
f
i
c
i
e
nt
a
nd
h
a
s
b
e
e
n
u
s
e
d
e
f
f
e
c
t
i
v
e
l
y
i
n
a
l
a
rg
e
-
s
c
a
l
e
o
b
j
e
c
t
re
c
o
g
ni
t
i
o
n
o
f
t
he
i
m
a
g
e
s
.
I
n
t
hi
s
p
a
p
e
r,
a
n
i
m
a
g
e
d
a
t
a
b
a
s
e
w
a
s
u
s
e
d
i
n
g
ro
u
p
s
o
f
d
i
f
f
e
re
nt
p
a
t
t
e
r
ns
,
c
o
l
o
rs
,
a
nd
s
ha
p
e
s
t
o
i
nv
e
s
t
i
g
a
t
e
t
he
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
o
f
t
he
a
l
g
o
ri
t
h
m
i
n
c
l
a
s
s
i
f
y
i
ng
a
ny
i
m
a
g
e
re
l
a
t
e
d
t
o
a
ny
o
f
t
ho
s
e
g
ro
u
ps
i
ns
i
d
e
t
he
d
a
t
a
b
a
s
e
,
a
nd
p
re
s
e
nt
i
ng
t
he
m
o
s
t
i
m
p
o
r
t
a
nt
l
a
y
e
rs
i
n
t
he
a
l
g
o
ri
t
h
m
D
e
e
p
C
o
nv
o
l
u
t
i
o
na
l
N
e
u
ra
l
N
e
t
w
o
rk
(
D
C
N
N
)
.
S
e
n
a
p
a
t
i
[9],
p
r
o
po
s
e
d
ut
i
l
i
z
i
n
g
c
o
l
o
r
f
un
dus
i
m
a
ge
s
t
o
i
de
n
t
i
fy
t
h
e
b
r
i
g
h
t
l
e
s
i
o
n
s
o
r
e
xu
da
t
e
s
us
i
n
g
a
c
o
m
put
e
r
a
s
s
o
c
i
a
t
e
d
w
i
t
h
a
s
c
r
e
e
ni
n
g
s
y
s
t
e
m
.
T
h
e
s
us
pi
c
i
o
us
r
e
gi
o
n
s
o
f
t
h
e
b
r
i
g
h
t
l
e
s
i
o
n
s
w
e
r
e
f
i
r
s
t
l
y
de
t
e
c
t
e
d
by
t
h
e
s
c
r
e
e
n
i
n
g
s
y
s
t
e
m
t
h
e
n
t
h
e
i
n
t
e
r
e
s
t
e
d
r
e
gi
o
n
u
n
de
r
i
n
v
e
s
t
i
ga
t
i
o
n
w
a
s
c
h
a
ra
c
t
e
ri
z
e
d
by
t
h
e
t
e
xt
u
r
e
f
e
a
t
ur
e
e
xt
ra
c
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d.
T
h
e
l
a
s
t
s
t
a
ge
w
a
s
pe
r
fo
r
m
e
d
us
i
ng
t
h
e
s
uppo
r
t
v
e
c
t
o
r
m
a
c
h
i
n
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
t
o
c
l
a
s
s
i
fy
t
h
e
i
m
a
ge
s
i
nt
o
n
o
rm
a
l
a
n
d
a
b
n
o
rm
a
l
i
m
a
ge
s
.
S
.
K
um
a
r
e
t
a
l
.
[10]
,
a
p
pl
i
e
d
a
h
y
b
r
i
d
a
pp
r
o
a
c
h.
T
o
e
xt
ra
c
t
t
h
e
f
e
a
t
u
r
e
s
f
r
o
m
t
h
e
i
m
a
ge
s
t
h
e
a
pp
r
o
a
c
h
c
o
n
d
uc
t
e
d
t
h
e
di
s
c
r
e
t
e
w
a
ve
l
e
t
t
r
a
n
s
f
o
r
m
(D
W
T
)
f
o
r
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
20
,
N
o
.
1
,
O
c
t
o
b
e
r
20
20
:
347
-
352
348
t
h
a
t
pu
rpo
s
e
,
w
h
i
l
e
t
h
e
G
e
n
e
t
i
c
a
l
go
r
i
t
h
m
i
s
us
e
d
t
o
di
m
i
ni
s
h
t
h
e
num
b
e
r
o
f
f
e
a
t
ur
e
s
.
F
i
n
a
l
l
y
,
t
h
e
s
uppo
r
t
v
e
c
t
o
r
m
a
c
h
i
n
e
(S
V
M
)
i
s
us
e
d
t
o
c
l
a
s
s
i
fy
t
h
e
b
r
a
i
n
t
u
m
o
r.
I
n
c
o
m
pa
ri
s
o
n
w
i
t
h
t
h
e
o
t
h
e
r
r
e
po
r
t
e
d
t
e
c
hn
i
que
s
,
a
n
i
m
p
r
o
v
e
m
e
n
t
i
n
t
h
e
a
c
c
u
r
a
c
y
a
n
d
a
m
i
ni
m
i
z
i
n
g
i
n
t
h
e
RM
S
e
r
r
o
r
(a
s
i
m
i
l
a
r
c
o
nt
e
xt
L
i
n
e
a
r
a
c
c
u
r
a
c
y
w
a
s
80%
-
90%
)
i
s
r
e
c
o
r
de
d
v
i
a
us
i
n
g
t
h
e
h
y
b
r
i
d
a
pp
r
o
a
c
h
.
V
i
s
i
o
n
-
b
a
s
e
d
v
e
h
i
c
l
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
h
a
s
b
e
e
n
i
n
v
e
s
t
i
ga
t
e
d
by
R
.
D
urr
a
t
u
n
S
a
f
i
y
a
h
,
e
t
a
l
.
[11]
,
T
h
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
ha
s
b
e
e
n
c
o
n
duc
t
e
d
us
i
n
g
Co
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
N
e
ura
l
N
e
t
w
o
r
k
(CN
N
)
m
o
de
l
s
.
T
h
e
CN
N
m
o
de
l
s
a
r
e
s
i
m
pl
e
CN
N
,
a
n
d
p
r
e
-
t
ra
i
n
e
d
CN
N
m
o
de
l
s
(A
l
e
xN
e
t
a
nd
G
oo
gl
e
N
e
t
).
T
h
e
o
pt
i
m
u
m
r
e
s
ul
t
s
a
r
e
a
c
h
i
e
v
e
d
by
A
l
e
xN
e
t
us
i
ng
da
t
a
s
e
t
i
n
c
l
ude
s
700
0
i
m
a
ge
s
.
N
.
N
.
A
.
A
.
H
a
m
i
d,
R
.
A
.
R
a
z
a
l
i
e
t
a
l
.
[12]
,
c
o
m
pa
r
e
d
t
hr
e
e
di
f
fe
r
e
nt
m
o
de
l
s
w
h
i
c
h
a
r
e
Co
n
v
e
n
t
i
o
n
a
l
Co
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
N
e
ura
l
N
e
t
w
o
r
k
(CN
N
),
B
a
g
o
f
F
e
a
t
ur
e
s
(B
o
F
)
a
n
d
A
l
e
xn
e
t
f
o
r
f
r
ui
t
e
r
c
o
gn
i
t
i
o
n
a
i
m
i
n
g
t
o
a
c
h
i
e
v
e
a
l
o
w
e
r
h
u
m
a
n
i
nt
e
r
f
e
r
e
n
c
e
i
n
t
h
e
f
r
ui
t
ha
r
v
e
s
t
i
n
g,
i
n
a
d
di
t
i
o
n,
t
o
r
e
duc
e
t
h
e
c
o
s
t
a
n
d
t
h
e
t
i
m
e
o
f
t
h
e
h
a
r
v
e
s
t
i
n
g
p
r
o
c
e
s
s
.
B
.
B
.
T
ra
o
r
e
,
B
.
K
a
m
s
u
-
F
o
gue
m
,
e
t
a
l
.
[13]
,
c
o
n
duc
t
e
d
t
h
e
D
CN
N
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
a
pp
r
o
a
c
h
t
o
c
l
a
s
s
i
fy
t
h
e
m
i
c
r
o
s
c
o
pi
c
i
m
a
ge
s
w
h
i
c
h
i
n
c
l
ude
c
h
o
l
e
r
a
o
r
m
a
l
a
ri
a
.
W
.
L
u
m
c
ha
n
o
w
a
n
d
S
.
U
do
m
s
i
r
i
[14]
,
T
hi
s
p
a
pe
r
p
r
e
s
e
nt
s
i
m
a
ge
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
h
m
s
t
o
i
m
p
r
o
v
e
t
h
e
l
e
a
rni
n
g
ra
t
e
a
n
d
t
o
c
o
m
pa
r
e
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
e
ff
i
c
i
e
n
c
y
.
U
s
i
n
g
a
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
(CN
N
)
f
o
r
f
e
a
t
ur
e
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
a
nd
m
e
t
h
o
d
t
o
f
i
n
d
a
pp
r
o
p
r
i
a
t
e
k
fo
r
t
h
e
k
-
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
h
b
o
r
(K
N
N
)
.
M
e
di
c
a
l
da
t
a
s
e
t
s
w
e
r
e
us
e
d
i
n
t
h
e
e
xpe
r
i
m
e
n
t
s
t
o
c
l
a
s
s
i
fy
P
l
a
s
m
o
di
u
m
V
i
v
a
x
a
nd
P
l
a
s
m
o
di
um
F
a
l
c
i
pa
r
u
m
.
A
n
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
s
t
udy
o
n
l
e
a
f
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
c
a
rri
e
d
o
ut
by
N
.
F
.
S
a
h
i
d
a
n
e
t
a
l
.
[15]
,
by
a
do
pt
i
n
g
b
o
t
h
(CN
N
)
a
n
d
B
a
g
o
f
F
e
a
t
ur
e
s
(B
o
F
)
a
n
d
ge
t
t
i
n
g
t
h
e
b
e
n
e
f
i
t
o
f
t
h
e
a
v
a
i
l
a
b
l
e
pub
l
i
c
d
a
t
a
b
a
s
e
c
a
l
l
e
d
F
o
l
i
o
da
t
a
s
e
t
.
CN
N
e
xhi
b
i
t
e
d
a
po
w
e
r
f
ul
f
e
a
t
ur
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
c
o
m
put
e
r
v
i
s
i
o
n
.
H
.
S
of
i
a
n,
J
.
T
.
C
.
M
i
n
g
,
S
.
M
u
h
a
m
m
a
d
e
t
a
l
.
[
16]
,
f
o
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
Co
r
o
n
a
r
y
a
r
t
e
r
y
,
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
c
o
n
duc
t
e
d
t
h
e
a
v
a
i
l
a
b
l
e
n
e
t
w
o
r
ks
us
i
ng
Ca
r
t
e
s
i
a
n
Co
o
r
di
n
a
t
e
s
a
nd
po
l
a
r
r
e
c
o
n
s
t
r
uc
t
e
d
c
o
o
r
di
na
t
e
i
m
a
ge
s
fo
r
a
de
e
p
un
de
r
s
t
a
n
d
i
n
g
o
f
t
h
e
ul
t
ra
s
o
un
d
i
m
a
ge
s
.
F
o
r
a
r
e
a
l
-
t
i
m
e
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
c
a
n
c
e
r
c
e
l
l
s
,
A
.
A
.
A
b
dul
l
a
h
,
e
t
a
l
.
,
[17
],
de
v
e
l
o
pe
d
a
M
A
T
L
A
B
b
a
s
e
d
CN
N
a
l
go
r
i
t
hm
f
o
r
a
ut
o
-
de
t
e
c
t
i
o
n
.
T
h
e
p
ro
pos
e
d
s
o
l
ut
i
o
n
b
a
s
e
d
o
n
s
e
gm
e
nt
i
n
g
t
h
e
n
uc
l
e
a
r
of
t
h
e
c
a
n
c
e
r
o
us
c
e
l
l
.
T
h
e
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
t
h
e
a
l
go
ri
t
hm
w
a
s
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
a
bo
ut
88%.
T
he
re
l
a
t
e
d
w
o
rk
s
a
re
s
ho
w
n
m
a
ny
re
s
e
a
rc
he
rs
ha
v
e
u
s
e
d
v
a
ri
o
u
s
a
l
g
o
ri
t
h
m
s
t
o
c
l
a
s
s
i
f
y
i
m
a
g
e
s
a
nd
g
o
t
m
o
re
k
no
w
l
e
d
g
e
t
o
t
a
k
e
hi
g
h
a
c
c
u
ra
c
y
d
e
c
i
s
i
o
ns
.
C
N
N
w
a
s
t
he
m
o
re
a
l
g
o
r
i
t
hm
u
s
e
d
i
n
t
he
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
t
he
i
m
a
g
e
i
n
m
o
d
e
rn
s
t
u
d
i
e
s
.
B
u
t
,
s
t
i
l
l
a
l
o
t
o
f
w
o
rk
s
t
o
i
m
a
g
e
s
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
i
n
t
he
hu
g
e
d
a
t
a
s
e
t
s
.
T
he
re
f
o
re
,
i
n
t
hi
s
re
s
e
a
rc
h
e
m
p
l
o
y
t
he
C
N
N
a
l
go
ri
t
hm
f
o
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
hu
g
e
d
a
t
a
s
e
t
w
hi
c
h
a
re
C
I
F
A
R
-
1
0
[
1
8
]
,
a
nd
c
o
m
p
a
re
t
he
re
s
u
l
t
w
i
t
h
s
o
m
e
p
re
v
i
o
u
s
w
o
rk
t
h
a
t
h
a
s
d
i
s
p
l
a
y
e
d
i
n
re
l
a
t
e
d
w
o
rk
s
t
o
d
e
t
e
rm
i
ne
w
hi
c
h
a
l
g
o
r
i
t
hm
t
he
b
e
s
t
.
2.
M
A
TER
I
A
LS
A
N
D
M
E
TH
O
D
2
.
1
.
C
o
n
vo
l
u
ti
o
n
al
n
e
u
r
al
n
e
tw
o
r
k
(C
N
N
)
C
N
N
i
s
a
c
l
a
s
s
o
f
ne
u
ra
l
ne
t
w
o
rk
m
o
d
e
l
s
t
ha
t
i
nc
l
u
d
e
s
hu
g
e
ne
t
w
o
rk
l
a
y
e
rs
s
u
c
h
a
s
a
n
i
np
u
t
i
m
a
g
e
[
1
9
]
,
c
o
nv
o
l
u
t
i
o
n
l
a
y
e
r,
a
v
e
ra
g
e
po
o
l
i
ng
,
m
a
x
p
o
o
l
i
ng
a
nd
re
c
t
i
f
i
e
d
l
i
ne
a
r
u
ni
t
,
e
t
c
.
T
he
nu
m
b
e
r
o
f
l
a
y
e
rs
c
o
nt
ro
l
s
t
he
s
i
z
e
o
f
t
he
i
np
u
t
i
m
a
g
e
s
.
H
o
w
e
v
e
r,
s
o
m
e
o
f
t
ho
s
e
l
a
y
e
rs
m
i
g
ht
b
e
u
s
e
d
i
n
t
he
ne
t
w
o
rk
.
B
e
t
t
e
r
l
e
a
r
ni
ng
c
a
n
b
e
a
c
hi
e
v
e
d
f
ro
m
a
c
o
ns
i
d
e
ra
b
l
e
l
a
rg
e
ne
t
w
o
rk
s
i
z
e
w
hi
c
h
c
a
n
a
l
l
o
w
f
o
r
a
s
e
l
f
-
l
e
a
r
n
a
nd
s
e
l
f
-
o
rg
a
ni
z
e
[
2
0
-
2
2
]
.
H
o
w
e
v
e
r,
t
he
d
i
s
a
d
v
a
nt
a
g
e
o
f
t
he
l
a
rg
e
a
nd
m
o
re
d
e
p
t
h
n
e
t
w
o
rk
i
s
t
he
i
nc
re
m
e
nt
t
he
c
o
m
p
u
t
a
t
i
o
na
l
t
i
m
e
.
T
he
c
u
r
re
nt
w
o
r
k
i
s
a
n
a
t
t
e
m
p
t
t
o
s
e
l
e
c
t
t
he
p
ro
pe
r
p
a
ra
m
e
t
e
rs
w
hi
c
h
c
a
n
a
l
l
o
w
u
s
i
ng
a
m
i
ni
m
u
m
nu
m
b
e
r
o
f
l
a
y
e
rs
t
o
o
b
t
a
i
n
m
a
x
i
m
u
m
o
u
t
p
u
t
f
ro
m
t
he
ne
t
w
o
rk
[
7
]
.
T
he
C
N
N
d
o
e
s
ne
e
d
t
o
i
nv
o
l
v
e
o
t
he
r
m
e
t
ho
d
s
f
o
r
p
re
-
p
ro
c
e
s
s
i
ng
o
r
ha
nd
c
r
a
f
t
e
d
f
e
a
t
u
re
e
x
t
ra
c
t
i
o
n.
T
he
hi
e
ra
rc
hi
c
a
l
m
a
n
ne
r
i
s
u
t
i
l
i
z
e
d
t
o
e
x
t
ra
c
t
t
he
f
e
a
t
u
re
s
.
T
he
p
ro
c
e
s
s
i
nv
o
l
v
e
s
d
e
p
i
c
t
i
ng
a
nd
c
l
a
s
s
i
f
y
i
ng
t
he
o
b
j
e
c
t
s
o
f
t
he
i
np
u
t
i
m
a
g
e
.
F
o
r
hi
g
he
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
p
e
rf
o
rm
a
nc
e
c
o
u
l
d
b
e
a
c
hi
e
v
e
d
b
y
a
d
j
u
s
t
i
ng
t
he
p
a
ra
m
e
t
e
rs
[
13,
23
,
2
4
]
.
F
i
g
u
re
1
d
e
s
c
ri
b
e
s
t
he
d
i
f
f
e
re
nt
C
N
N
u
n
i
t
s
.
Co
n
v
o
l
ut
i
o
n
pe
r
f
o
r
m
e
d
i
n
e
a
c
h
l
a
y
e
r
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
fo
ur
s
t
e
ps
a
s
f
o
l
l
ow
s
:
S
t
e
p
1:
P
l
a
c
i
ng
a
f
i
l
t
e
r
o
n
t
h
e
po
s
i
t
i
o
n
o
f
t
h
e
i
n
pu
t
i
m
a
ge
S
t
e
p
2:
Ca
l
c
ul
a
t
i
ng
t
h
e
po
s
i
t
i
o
n
o
f
t
h
e
c
e
n
t
e
r
o
f
da
t
a
s
e
t
s
f
r
o
m
(1):
(
)
[
]
∑
(
)
(
)
(1)
W
h
e
r
e
r
e
f
e
r
t
o
t
h
e
i
nput
m
a
t
ri
x
,
w
h
o
s
e
s
i
z
e
i
s
e
qua
l
t
o
t
ha
t
o
f
t
h
e
f
i
l
t
e
r;
i
s
a
m
e
di
u
m
m
a
t
ri
x;
a
n
d
i
s
t
h
e
c
e
n
t
ra
l
po
s
i
t
i
o
n
o
f
m
a
t
r
i
x
c
o
n
s
i
de
r
i
n
g
po
s
i
t
i
o
n
s
;
a
n
d
v
a
r
e
po
s
i
t
i
o
n
s
o
f
t
h
e
m
e
di
u
m
us
e
d
i
n
t
h
e
c
a
l
c
ul
a
t
i
o
n
.
S
t
e
p
3:
M
o
v
i
n
g
f
i
l
t
e
r
s
t
o
d
i
f
fe
r
e
nt
po
s
i
t
i
o
n
s
o
n
t
h
e
i
nput
i
m
a
ge
pi
xe
l
t
o
pi
xe
l
u
nt
i
l
t
h
e
l
a
s
t
o
n
e
S
t
e
p
4:
R
e
pe
a
t
i
n
g
S
t
e
p
2
t
o
S
t
e
p
3.
F
o
l
l
ow
c
o
n
vo
l
ut
i
o
n
l
a
y
e
r
of
t
h
e
R
e
c
t
i
f
i
e
d
L
i
n
e
a
r
U
ni
t
(R
e
L
u)
pr
o
po
s
e
d
s
e
t
t
i
n
g
t
h
e
v
a
l
ue
o
f
z
e
r
o
f
o
r
e
a
c
h
v
a
l
ue
l
e
s
s
t
ha
n
z
e
r
o
fo
r
a
n
y
e
l
e
m
e
n
t
[25]
.
T
h
e
p
r
o
c
e
s
s
l
e
a
ds
t
o
r
e
duc
e
t
h
e
a
b
unda
n
c
e
of
t
h
e
da
t
a
a
nd
n
o
t
unda
m
a
ge
d
t
h
e
i
m
po
r
t
a
n
t
f
e
a
t
u
r
e
s
.
H
ow
e
ve
r
,
t
h
e
o
ut
pu
t
l
a
y
e
r
ha
s
t
h
e
s
a
m
e
s
i
z
e
a
s
t
ha
t
o
f
t
h
e
pr
e
v
i
o
us
l
a
y
e
r
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
D
e
e
p
i
m
ag
e
m
i
ni
ng
f
or
c
on
v
ol
u
t
i
o
n
n
e
ur
al
n
e
t
w
or
k
(
D
ham
e
a
A
.
J
as
m
)
349
T
o
r
e
duc
e
t
h
e
s
i
z
e
o
f
t
h
e
l
a
y
e
r
,
M
a
x
po
o
l
i
n
g
w
a
s
a
pp
l
i
e
d.
O
v
e
r
t
h
e
w
i
n
do
w
,
a
m
a
x
i
m
um
v
a
l
ue
ha
s
b
e
e
n
c
o
n
s
i
de
r
e
d
a
n
d
i
t
r
e
p
l
a
c
e
d
t
h
e
w
i
n
do
w
.
T
h
e
s
i
z
e
i
s
l
o
w
e
r
f
o
r
t
h
e
o
ut
put
l
a
y
e
r
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
t
h
e
p
r
e
v
i
o
us
l
a
y
e
r
[26].
F
r
o
m
t
h
e
p
r
o
c
e
s
s
of
c
o
n
vo
l
ut
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
,
t
h
e
m
o
re
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
l
a
y
e
r
s
r
e
qui
r
e
d
m
o
r
e
t
i
m
e
f
o
r
c
a
l
c
ul
a
t
i
o
n.
I
n
t
hi
s
r
e
g
a
r
d,
m
a
x
po
o
l
i
n
g
i
s
a
n
a
l
go
r
i
t
hm
us
e
d
t
o
r
e
duc
e
c
a
l
c
ul
a
t
i
o
n
p
r
o
b
l
e
m
s
a
n
d
i
n
c
r
e
a
s
e
c
a
l
c
ul
a
t
i
o
n
s
pe
e
d
[8].
U
po
n
c
o
m
pl
e
t
i
o
n
o
f
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
p
r
o
c
e
s
s
us
i
n
g
f
i
l
t
e
r
s
a
nd
m
a
x
po
o
l
i
ng
[27
,
28]
,
t
h
e
o
ut
p
ut
w
i
l
l
b
e
i
n
t
h
e
f
o
r
m
o
f
a
da
t
a
s
e
t
t
h
a
t
m
us
t
b
e
pr
e
-
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
t
hr
o
ug
h
r
e
-
a
rra
n
ge
m
e
n
t
t
o
b
e
i
n
t
h
e
f
o
r
m
o
f
o
n
e
-
di
m
e
n
s
i
o
n
v
e
c
t
o
r
.
F
r
o
m
t
h
e
CN
N
s
t
ruc
t
ur
e
,
t
h
e
n
e
u
r
o
n
s
o
f
t
h
e
p
r
e
v
i
o
us
l
a
y
e
r
i
.
e
.
m
a
x
-
po
o
l
i
n
g
l
a
y
e
r
,
a
f
ul
l
y
c
o
nn
e
c
t
e
d
l
a
y
e
r
(F
C),
a
r
e
c
o
n
n
e
c
t
e
d
t
o
e
a
c
h
n
e
u
r
o
n
o
f
t
h
a
t
l
a
y
e
r
.
T
h
e
o
ut
put
w
o
ul
d
be
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
ge
n
e
ra
t
e
d
c
l
a
s
s
e
s
o
n
t
ha
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
f
o
r
t
h
a
t
l
a
y
e
r
[29
,
13]
.
F
i
gu
r
e
1
.
T
h
e
ge
n
e
ra
l
CN
N
a
r
c
h
i
t
e
c
t
u
r
e
2
.
2
.
D
atas
e
t
T
h
e
p
y
t
h
o
n
h
a
s
b
e
e
n
us
e
d
i
n
t
h
e
e
xpe
r
i
m
e
n
t
s
o
f
t
h
e
c
urr
e
nt
re
s
e
a
r
c
h.
T
h
e
da
t
a
s
e
t
of
t
h
e
CIF
A
R
-
10
i
s
c
o
n
t
a
i
ni
n
g
1
0
c
l
a
s
s
e
s
of
60,
000,
32x32
i
m
a
ge
’s
c
o
l
o
r
.
E
a
c
h
c
l
a
s
s
i
n
c
l
ude
s
6000
i
m
a
ge
s
.
F
u
rt
h
e
rm
o
r
e
,
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
t
r
a
i
ni
n
g
i
m
a
ge
s
i
n
s
i
de
t
h
e
s
y
s
t
e
m
i
s
50,
000
i
n
a
ddi
t
i
o
n
t
o
10,
000
t
e
s
t
i
m
a
ge
s
.
P
y
t
h
o
n
i
s
us
e
d
fo
r
t
h
e
p
r
o
gra
m
m
i
ng
l
a
n
g
ua
g
e
o
f
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rni
n
g
c
o
n
d
uc
t
e
d
i
n
t
h
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
.
F
i
gu
r
e
2
i
l
l
us
t
r
a
t
e
s
a
da
t
a
s
e
t
i
m
a
ge
c
o
n
t
a
i
n
s
t
e
n
c
l
a
s
s
e
s
.
F
i
gu
r
e
2
.
s
a
m
p
l
e
i
m
a
ge
s
f
r
o
m
t
h
e
da
t
a
s
e
t
f
o
r
t
e
n
c
l
a
s
s
e
s
3.
R
ES
U
LTS
A
N
D
A
N
A
L
Y
S
I
S
CN
N
i
s
s
t
r
uc
t
u
r
e
d
o
f
t
hr
e
e
hi
dde
n
l
a
y
e
r
s
w
h
i
c
h
a
r
e
t
w
o
c
o
n
vo
l
ut
i
o
n
l
a
y
e
r
s
(e
a
c
h
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
l
a
y
e
r
i
n
c
l
ude
s
t
h
e
s
a
m
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
u
r
e
)
f
o
l
l
ow
e
d
by
a
R
e
L
U
e
l
e
m
e
nt
-
w
i
s
e
n
o
n
l
i
n
e
a
ri
t
y
a
n
d
M
a
xP
o
o
l
i
n
g
l
a
y
e
r
.
T
h
e
c
o
n
v
e
r
ge
n
c
e
of
t
h
e
e
rr
o
r
ra
t
e
du
ri
n
g
t
h
e
l
e
a
rni
ng
p
r
o
c
e
s
s
de
c
i
de
s
t
h
e
c
r
i
t
e
ri
a
b
y
w
h
i
c
h
t
h
e
n
u
m
b
e
r
of
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
20
,
N
o
.
1
,
O
c
t
o
b
e
r
20
20
:
347
-
352
350
c
o
n
vo
l
ut
i
o
n
l
a
y
e
r
s
i
s
b
e
i
n
g
c
h
o
s
e
n
.
H
e
r
e
,
t
o
ge
n
e
ra
t
e
t
h
e
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
,
2
o
r
3
i
t
e
r
a
t
i
o
n
s
h
a
v
e
b
e
e
n
c
o
n
s
i
de
r
e
d
(v
i
a
e
n
l
a
rge
d
t
h
e
n
u
m
b
e
r
of
c
o
n
vo
l
ut
i
o
n
l
a
y
e
r
s
)
t
o
c
a
l
c
ul
a
t
e
t
h
e
c
o
n
v
e
r
ge
.
F
i
gu
r
e
3
a
n
d
T
a
b
l
e
1
s
um
m
a
ri
z
e
s
t
h
e
CN
N
t
r
a
i
n
i
ng
a
r
c
h
i
t
e
c
t
ur
e
f
o
r
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h.
T
h
e
CN
N
t
ra
i
ni
n
g
a
l
go
r
i
t
hm
i
s
c
o
n
duc
t
e
d
w
i
t
h
a
S
t
o
c
h
a
s
t
i
c
gra
di
e
nt
de
s
c
e
n
t
v
i
a
c
h
o
o
s
i
n
g
a
r
a
ndo
m
da
t
a
c
o
n
t
a
i
n
s
s
m
a
l
l
a
nd
e
qua
l
b
a
t
c
h
e
s
o
f
e
a
c
h
i
t
e
r
a
t
i
v
e
l
e
a
rn
i
ng
pha
s
e
.
T
h
e
c
ha
l
l
e
n
ge
o
f
pr
o
v
i
n
g
t
ha
t
i
t
i
s
a
t
e
c
hni
que
t
ha
t
i
s
b
e
s
t
t
o
di
s
t
i
n
gu
i
s
h
o
bj
e
c
t
s
i
n
t
h
e
i
m
a
ge
.
A
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
L
o
s
s
f
r
o
m
CN
N
a
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
4
.
F
i
gu
r
e
3
.
T
h
e
c
h
o
o
s
i
n
g
CN
N
T
ra
i
ni
n
g
a
r
c
hi
t
e
c
t
u
r
e
T
a
b
l
e
1
.
T
h
e
u
l
t
i
m
a
t
e
s
t
e
ps
o
f
t
h
e
CN
N
t
ra
i
ni
n
g
m
o
de
l
P
a
ra
m
e
t
e
r
s
o
f
t
h
e
m
o
d
e
l
T
ra
i
n
i
n
g
s
t
e
p
T
h
e
a
c
c
u
ra
c
y
V
a
l
_
a
c
c
u
ra
c
y
L
o
s
s
V
a
l
_
l
o
s
s
V
a
l
u
e
s
3
8
3
(l
a
s
t
s
t
e
p
)
0
.
9
7
65
0
.
9
8
%
0
.
5
6
7
0
0
.
5
8
%
F
i
gu
r
e
4
.
A
c
c
ura
c
y
a
n
d
L
o
s
s
f
r
o
m
CN
N
In
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
o
f
pr
ov
i
n
g
t
ha
t
i
t
i
s
t
h
e
b
e
s
t
t
e
c
h
n
i
que
Co
n
v
o
l
ut
i
o
n
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
k
(CN
N
)
t
o
c
l
a
s
s
i
fy
i
m
a
ge
s
w
h
e
n
t
h
e
r
e
i
s
a
l
w
a
y
s
a
t
h
o
us
a
n
d
pi
c
t
u
r
e
s
a
n
d
t
h
e
a
b
i
l
i
t
y
t
o
pr
e
di
c
t
t
h
e
t
y
pe
of
i
m
a
ge
,
by
t
a
ki
n
g
l
n
um
b
e
r
o
f
fe
a
t
ur
e
s
e
xt
r
a
c
t
e
d
s
uc
h
o
f
e
y
e
,
n
o
s
e
,
a
n
d
m
o
ut
h
f
r
o
m
t
h
e
i
m
a
ge
,
i
t
h
a
s
p
r
o
v
e
n
t
h
e
a
b
i
l
i
t
y
t
o
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
c
l
a
s
s
i
fy
98%
w
i
t
h
h
u
nd
r
e
ds
of
t
h
o
us
a
nds
of
i
m
a
ge
s
In
p
r
e
v
i
o
us
s
t
udi
e
s
t
h
a
t
r
e
l
i
e
d
o
n
a
f
e
w
pi
c
t
ur
e
s
a
s
m
e
n
t
i
o
n
e
d
i
n
T
a
b
l
e
2.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
D
e
e
p
i
m
ag
e
m
i
ni
ng
f
or
c
on
v
ol
u
t
i
o
n
n
e
ur
al
n
e
t
w
or
k
(
D
ham
e
a
A
.
J
as
m
)
351
T
a
b
l
e
2
.
M
e
t
h
o
ds
us
e
d
i
n
t
h
e
p
r
e
v
i
o
us
r
e
l
a
t
e
d
w
o
r
ks
w
i
t
h
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
t
e
c
h
ni
que
s
R
e
fe
r
e
n
c
e
A
u
t
h
o
r
Y
e
a
r
s
T
e
c
h
n
i
q
u
e
s
N
u
m
b
e
r
o
f
d
a
t
a
s
e
t
s
A
c
c
u
ra
c
y
[9
]
R.
K
.
S
e
n
a
p
a
t
i
2016
S
u
p
p
o
r
t
v
e
c
t
o
r
m
a
c
h
i
n
e
(S
V
M
)
1
2
8
9
i
m
a
g
e
96%
[1
0
]
S
.
K
u
m
a
r
e
t
a
l
.
2017
h
y
b
ri
d
a
p
p
ro
a
c
h
:
(D
W
T
)
&
(S
V
M
)
1
4
5
i
m
a
g
e
85%
[1
1
]
R.
D
u
rra
t
u
n
S
a
f
i
y
a
h
2018
Co
n
v
o
l
u
t
i
o
n
a
l
N
e
u
ra
l
N
e
t
w
o
rk
(CN
N
).
70
0
0
i
m
a
g
e
65%
[1
2
]
N
.
N
.
A
.
A
.
H
a
m
i
d
e
t
a
l
.
2018
Co
m
p
a
r
i
n
g
(
Bo
G
)
,
(C
N
N
),
A
l
e
x
e
n
t
1
2
0
0
i
m
a
g
e
Bo
G
=
9
8
%
A
l
e
x
e
n
t
=
9
5
%
CN
N
=
9
9
%
[1
3
]
B.
B.
T
ra
o
r
e
e
t
a
l
.
2018
Co
n
v
o
l
u
t
i
o
n
a
l
N
e
u
ra
l
N
e
t
w
o
rk
(CN
N
).
2
4
0
i
m
a
g
e
94%
[1
4
]
W
.
L
u
m
c
h
a
n
o
w
e
t
a
l
.
2019
H
y
b
r
i
d
a
p
p
r
o
a
c
h
:
(
K
N
N
)
&
(C
N
N
).
9
4
0
i
m
a
g
e
89%
[1
5
]
N
.
F
.
S
a
h
i
d
a
n
e
t
a
l
.
2019
H
y
b
r
i
d
a
p
p
r
o
a
c
h
:
(
Bo
G
)
&
(
CN
N
).
6
4
0
i
m
a
g
e
82%
[1
6
]
H
.
S
o
f
i
a
n
e
t
a
l
.
2019
c
o
n
v
o
l
u
t
i
o
n
a
l
n
e
u
ra
l
n
e
t
w
o
rk
(CN
N
)
.
2
1
7
5
i
m
a
g
e
85%
[1
7
]
A
.
A
.
A
b
d
u
l
l
a
h
e
t
a
l
.
2019
c
e
l
l
u
l
a
r
n
e
u
ra
l
n
e
t
w
o
rk
1
5
0
0
i
m
a
g
e
88%
Cu
rre
n
t
S
t
u
d
y
2020
Co
n
v
o
l
u
t
i
o
n
n
e
u
ra
l
n
e
t
w
o
rk
(C
N
N
)
6
0
0
0
0
i
m
a
g
e
98%
4.
C
O
N
C
LU
S
I
O
N
T
h
e
c
urr
e
n
t
w
o
r
k
po
i
n
t
e
d
o
ut
t
h
e
n
e
c
e
s
s
i
t
y
of
i
m
a
ge
m
i
n
i
ng
due
t
o
t
h
e
g
r
o
w
t
h
o
f
t
h
e
i
m
a
ge
d
a
t
a
s
e
t
s
.
D
e
e
p
C
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
N
e
ura
l
N
e
t
w
o
r
k
h
a
s
b
e
e
n
o
pe
r
a
t
e
d
f
o
r
i
m
a
ge
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n.
T
h
e
i
m
a
ge
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
r
e
c
o
gn
i
z
e
d
t
h
e
i
m
a
ge
w
i
t
h
di
f
f
e
r
e
n
t
s
ha
pe
s
,
c
o
l
o
r
s
,
a
nd
t
e
xt
u
r
e
t
o
s
uppo
r
t
t
h
e
de
c
i
s
i
o
n
o
f
m
a
ki
n
g
f
urt
h
e
r
pr
o
c
e
s
s
i
n
g.
T
h
e
CN
N
a
r
c
hi
t
e
c
t
u
r
e
a
c
hi
e
v
e
d
a
n
o
pt
i
m
um
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
r
e
s
ul
t
w
i
t
h
a
n
a
c
c
ura
c
y
of
98%,
w
i
t
h
600
00
i
m
a
ge
s
.
T
h
e
r
o
b
us
t
n
e
s
s
of
t
h
e
pr
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
c
a
n
b
e
by
us
i
n
g
a
l
a
r
ge
d
a
t
a
b
a
s
e
.
a
n
d
de
e
p
r
e
a
d
i
n
g
i
n
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
t
ha
t
us
e
d
t
h
e
t
e
c
hni
que
s
o
f
i
m
a
ge
m
i
n
i
ng
t
o
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n.
H
ow
e
ve
r
,
a
f
u
r
t
h
e
r
e
xpe
r
i
m
e
nt
o
n
o
t
h
e
r
da
t
a
s
e
t
s
i
s
n
e
c
e
s
s
a
r
y
t
o
be
c
a
r
ri
e
d
o
ut
us
i
n
g
t
h
e
l
e
a
rn
i
ng
m
a
c
hi
n
e
a
n
d
de
e
p
l
e
a
rni
n
g
t
e
c
hn
i
q
ue
s
.
T
o
e
n
l
a
r
ge
t
h
e
e
ff
i
c
i
e
n
c
y
of
t
h
e
a
l
go
r
i
t
hm
,
i
t
i
s
i
m
po
r
t
a
nt
t
o
e
s
t
i
m
a
t
e
t
h
e
num
b
e
r
o
f
h
i
dde
n
l
a
y
e
r
s
a
n
d
t
h
e
i
r
c
hr
o
n
o
l
o
gi
c
a
l
o
r
de
r.
A
gl
o
b
a
l
W
e
b
s
a
r
e
c
o
n
s
i
d
e
r
e
d
a
s
a
n
i
m
a
ge
d
a
t
a
b
a
s
e
c
o
n
t
a
i
ni
n
g
a
n
e
n
o
r
m
o
us
n
u
m
b
e
r
o
f
i
m
a
ge
s
t
h
a
t
c
a
n
s
upp
l
y
a
n
u
n
l
i
m
i
t
e
d
a
m
o
u
n
t
o
f
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n,
p
r
o
po
s
i
n
g
s
ui
t
a
b
l
e
i
n
de
xi
n
g
a
n
d
r
e
t
ri
e
v
i
n
g
k
n
o
w
l
e
dge
f
r
o
m
i
m
a
ge
s
.
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
N
.
E
.
B
i
n
t
i
M
d
I
s
a
,
e
t
al
.
,
"
M
o
t
o
r
i
m
a
g
e
r
y
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
i
n
br
a
i
n
c
om
put
e
r
i
n
t
e
r
f
a
c
e
(
B
C
I
)
ba
s
e
d
o
n
E
E
G
s
i
g
na
l
b
y
us
i
ng
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
n
i
ng
t
e
c
hni
q
ue
,
"
B
u
l
l
.
E
l
e
c
t
r
.
E
ng
.
I
n
f
or
m
a
t
i
c
s
(
B
E
E
I
)
,
v
o
l
.
8
,
no
.
1
,
pp
.
269
-
275
,
201
9.
[
2]
M
.
A
r
m
a
n
ur
R
a
hm
a
n
e
t
a
l
.
,
"
A
s
ur
v
e
y
of
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
n
i
ng
t
e
c
hn
i
q
ue
s
f
o
r
s
e
l
f
-
t
un
i
ng
ha
do
o
p
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
,
"
I
nt
.
J
.
E
l
e
c
t
r
.
C
om
pu
t
.
E
ng
(
I
J
E
C
E
)
.
,
v
o
l
.
8
,
no
.
3
,
pp
.
1
854
-
18
62,
2
018
.
[
3]
P
.
P
a
t
e
l
a
nd
A
.
T
ha
kka
r
,
"
T
he
up
s
ur
g
e
o
f
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
f
o
r
c
o
m
put
e
r
v
i
s
i
o
n
a
p
pl
i
c
a
t
i
o
ns
,
"
I
nt
.
J
.
E
l
e
c
t
r
.
C
om
pu
t
.
E
ng
(
I
J
E
C
E
)
.
,
v
o
l
.
10
,
no
.
1
,
pp
.
538
-
548
,
202
0.
[
4]
A
.
A
.
M
.
A
l
-
S
a
f
f
a
r
,
e
t
al
.
,
"
R
e
v
i
e
w
o
f
de
e
p
c
o
nvo
l
ut
i
o
n
ne
ur
a
l
n
e
t
w
o
r
k
i
n
i
m
a
g
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n,
"
P
r
oc
e
e
di
ng
-
201
7
I
nt
.
C
on
f
.
R
ada
r
,
A
nt
e
nna
,
M
i
c
r
ow
av
e
,
E
l
e
c
t
r
on
.
T
e
l
e
c
om
m
un
.
I
C
R
A
M
E
T
2
017
,
v
o
l
.
2018
-
J
a
nu
a
,
p
p.
26
-
31,
2017
,
do
i
:
10.
1109
/
I
C
R
A
M
E
T
.
20
17
.
[
5]
M
.
S
.
F
a
i
r
uz
,
e
t
al
.
,
"
P
r
e
-
t
r
a
i
ne
d
ba
s
e
d
C
N
N
m
o
de
l
t
o
i
de
n
t
i
f
y
f
i
nge
r
v
e
i
n
,
"
B
ul
l
.
E
l
e
c
t
r
.
E
ng
.
I
n
f
o
r
m
at
i
c
s
(
B
E
E
I
)
,
v
o
l
.
8,
no
.
3,
p
p.
85
5
-
862
,
2
019
.
[
6]
N
.
A
.
R
a
hm
a
d
,
e
t
a
l
.
,
"
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
o
f
ba
dm
i
n
t
o
n
a
c
t
i
o
n
u
s
i
ng
c
onv
o
l
ut
i
o
na
l
ne
u
r
a
l
ne
t
w
o
r
k
,
"
I
nd
one
s
.
J
.
E
l
e
c
t
r
.
E
ng.
I
nf
o
r
m
a
t
i
c
s
,
v
o
l
.
7,
no
.
4
,
pp.
7
50
-
756
,
2019
.
[
7]
S
.
A
i
c
h,
e
t
al
.
,
"
C
o
nvo
l
ut
i
o
na
l
ne
u
r
a
l
ne
t
w
o
r
k
-
ba
s
e
d
m
o
de
l
f
o
r
w
e
b
-
ba
s
e
d
t
e
x
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n,
"
I
nt
.
J
.
E
l
e
c
t
r
.
C
om
put
.
E
ng
(
I
J
E
C
E
)
.
,
v
o
l
.
9
,
no
.
6,
pp
.
518
5
-
5191
,
2019
.
[
8]
A
.
S
e
t
y
o
n
o
a
nd
D
.
R
.
I
.
M
.
S
e
t
i
a
d
i
,
"
I
m
a
g
e
w
a
t
e
r
m
a
r
k
i
ng
us
i
ng
di
s
c
r
e
t
e
w
a
v
e
l
e
t
-
t
c
he
bi
c
he
f
t
r
a
ns
f
o
r
m
,
"
I
n
done
s
.
J
.
E
l
e
c
t
r
.
E
ng
.
C
om
pu
t
.
S
c
i
(
I
J
E
E
C
S)
.
,
v
o
l
.
16
,
no
.
3
,
pp
.
1
416
-
142
3,
2019
.
[
9]
R
.
K
.
S
e
na
p
a
t
i
,
"
B
r
i
g
ht
L
e
s
i
o
n
D
e
t
e
c
t
i
o
n
i
n
C
o
l
o
r
F
u
ndu
s
I
m
a
g
e
s
B
a
s
e
d
o
n
T
e
x
t
ur
e
F
e
a
t
ur
e
s
,
"
B
u
l
l
.
E
l
e
c
t
r
.
E
n
g.
I
nf
or
m
a
t
i
c
s
(
B
E
E
I
)
,
v
o
l
.
5
,
no
.
1,
pp
.
92
-
100
,
201
6.
[
10]
S
.
K
um
a
r
,
e
t
al
.
,
"
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
B
r
a
i
n
M
R
I
T
um
o
r
I
m
a
g
e
s
:
A
H
y
br
i
d
A
ppr
o
a
c
h,
"
P
r
oc
e
di
a
C
om
pu
t
.
S
c
i
.
,
v
o
l
.
122
,
pp.
5
10
-
517
,
2017
.
[
11]
R
.
D
ur
r
a
t
un
S
a
f
i
y
a
h,
e
t
a
l
.
,
"
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
E
v
a
l
u
a
t
i
o
n
f
o
r
V
i
s
i
o
n
-
B
a
s
e
d
V
e
hi
c
l
e
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
U
s
i
ng
C
o
nvo
l
ut
i
o
na
l
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
k
,
"
I
n
t
.
J
.
E
ng
.
T
e
c
hno
l
.
,
v
o
l
.
7
,
no
.
3
.
1
5,
p
.
86,
2
018
.
[
12]
N
.
N
.
A
.
A
.
H
a
m
i
d,
e
t
a
l
.
,
"
C
o
m
pa
r
i
ng
ba
g
s
o
f
f
e
a
t
ur
e
s
,
c
o
n
v
e
nt
i
o
na
l
c
o
nvo
l
ut
i
o
na
l
ne
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
a
n
d
a
l
e
xne
t
f
o
r
f
r
ui
t
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n,
"
I
nd
one
s
.
J
.
E
l
e
c
t
r
.
E
n
g.
C
om
p
ut
.
Sc
i
(
I
J
E
E
C
S)
.
,
v
o
l
.
14,
no
.
1
,
pp.
3
33
-
339
,
2019
.
[
13]
B
.
B
.
T
r
a
o
r
e
,
e
t
a
l
.
,
"
D
e
e
p
c
o
nvo
l
ut
i
o
n
ne
u
r
a
l
ne
t
w
o
r
k
f
o
r
i
m
a
g
e
r
e
c
og
ni
t
i
o
n,
"
E
c
o
l
.
I
nf
or
m
.
,
v
o
l
.
48,
pp.
25
7
-
268,
2
018
.
[
14]
W
.
L
um
c
ha
no
w
a
nd
S
.
U
do
m
s
i
r
i
,
"
I
m
a
g
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
m
a
l
a
r
i
a
us
i
ng
hy
br
i
d
a
l
g
o
r
i
t
hm
s
:
c
o
nvo
l
ut
i
o
na
l
ne
u
r
a
l
ne
t
w
o
r
k
a
nd
m
e
t
ho
d
t
o
f
i
nd
a
pp
r
o
pr
i
a
t
e
K
f
o
r
K
-
N
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
hbo
r
,
"
I
ndo
ne
s
.
J
.
E
l
e
c
t
r
.
E
n
g.
C
om
pu
t
.
Sc
i
(
I
J
E
E
C
S)
.
,
v
o
l
.
16
,
no
.
1
,
pp
.
382
-
388
,
201
9.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
20
,
N
o
.
1
,
O
c
t
o
b
e
r
20
20
:
347
-
352
352
[
15]
N
.
F
.
S
a
hi
d
a
n
,
e
t
al
.
,
"
E
v
a
l
u
a
t
i
o
n
o
f
ba
s
i
c
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
na
l
n
e
ur
a
l
n
e
t
w
o
r
k
a
nd
b
a
g
of
f
e
a
t
ur
e
s
f
o
r
l
e
a
f
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n,
"
I
ndo
ne
s
.
J
.
E
l
e
c
t
r
.
E
ng
.
C
om
pu
t
.
S
c
i
(
I
J
E
E
C
S)
.
,
v
o
l
.
14
,
no
.
1
,
pp
.
3
27
-
332,
2
019
.
[
16]
H
.
S
o
f
i
a
n
,
e
t
a
l
.
,
"
C
a
l
c
i
f
i
c
a
t
i
o
n
de
t
e
c
t
i
o
n
us
i
ng
c
o
nvo
l
ut
i
o
na
l
ne
u
r
a
l
ne
t
w
o
r
k
a
r
c
hi
t
e
c
t
u
r
e
s
i
n
i
n
t
r
a
v
a
s
c
u
l
a
r
ul
t
r
a
s
o
und
i
m
a
g
e
s
,
"
I
ndo
ne
s
.
J
.
E
l
e
c
t
r
.
E
ng
.
C
om
pu
t
.
S
c
i
(
I
J
E
E
C
S)
.
,
v
o
l
.
17
,
no
.
3
,
pp
.
1313
-
13
21
,
2
019
.
[
17]
A
.
A
.
A
bdul
l
a
h,
e
t
al
.
,
"
C
e
r
v
i
c
a
l
c
a
nc
e
r
de
t
e
c
t
i
o
n
m
e
t
ho
d
us
i
n
g
a
n
i
m
pr
o
v
e
d
c
e
l
l
u
l
a
r
n
e
ur
a
l
ne
t
w
o
r
k
(
C
N
N
)
a
l
g
o
r
i
t
hm
,
"
I
ndo
ne
s
.
J
.
E
l
e
c
t
r
.
E
n
g.
C
om
pu
t
.
Sc
i
(
I
J
E
E
C
S)
.
,
v
o
l
.
14
,
no
.
1,
pp
.
210
-
21
8,
20
19
.
[
18]
G
.
H
.
K
r
i
z
he
v
s
ky
,
e
t
al
.
,
"
C
I
F
A
R
-
10
a
nd
C
I
F
A
R
-
100
da
t
a
s
e
t
s
,
”
20
09.
[
19]
Z
.
F
a
i
s
a
l
a
nd
N
.
K
.
E
l
A
bba
d
i
,
"
D
e
t
e
c
t
i
o
n
a
nd
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
o
f
br
a
i
n
t
um
o
r
ba
s
e
d
o
n
D
W
T
,
P
C
A
a
nd
A
N
N
,
"
I
ndo
ne
s
.
J
.
E
l
e
c
t
r
.
E
ng
.
C
om
pu
t
.
S
c
i
(
I
J
E
E
C
S)
.
,
v
o
l
.
18
,
no
.
1
,
pp
.
5
6
-
63,
201
9.
[
20]
U
.
R
.
A
c
ha
r
y
a
,
e
t
al
.
,
"
A
ut
o
m
a
t
e
d
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
a
r
r
hy
t
hm
i
a
s
u
s
i
ng
di
f
f
e
r
e
n
t
i
n
t
e
r
v
a
l
s
o
f
t
a
c
h
y
c
a
r
di
a
E
C
G
s
e
g
m
e
nt
s
w
i
t
h
c
o
nvo
l
ut
i
o
na
l
ne
u
r
a
l
ne
t
w
o
r
k,
"
I
n
f
.
S
c
i
.
(
N
y
)
.
,
v
o
l
.
4
05,
p
p.
81
-
90,
20
17.
[
21]
M
.
M
.
R
.
K
r
i
s
h
na
n
a
nd
O
.
F
a
us
t
,
"
A
ut
o
m
a
t
e
d
g
l
a
uc
o
m
a
de
t
e
c
t
i
o
n
us
i
ng
hy
br
i
d
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
i
n
r
e
t
i
n
a
l
f
und
us
i
m
a
g
e
s
,
"
J
.
M
e
c
h.
M
e
d.
B
i
o
l
.
,
v
o
l
.
13,
no
.
1
,
pp.
1
-
21
,
201
3.
[
22]
J
.
H
.
T
a
n
e
t
a
l
.
,
"
A
g
e
-
r
e
l
a
t
e
d
M
a
c
u
l
a
r
D
e
g
e
ne
r
a
t
i
o
n
de
t
e
c
t
i
o
n
us
i
ng
de
e
p
c
o
nvo
l
ut
i
o
na
l
n
e
u
r
a
l
ne
t
w
o
r
k,
"
F
ut
ur
.
G
e
ne
r
.
C
om
pu
t
.
S
y
s
t
.
,
v
o
l
.
87
,
pp
.
127
-
135
,
201
8.
[
23]
U
.
R
a
g
ha
v
e
ndr
a
,
e
t
a
l
.
,
"
D
e
e
p
c
o
nv
o
l
ut
i
o
n
ne
ur
a
l
ne
t
w
o
r
k
f
o
r
a
c
c
ur
a
t
e
d
i
a
g
no
s
i
s
o
f
g
l
a
uc
om
a
us
i
ng
di
g
i
t
a
l
f
un
dus
i
m
a
g
e
s
,
"
I
nf
.
Sc
i
.
(
N
y
)
.
,
v
o
l
.
441
,
pp
.
4
1
-
49,
20
18
.
[
24]
J
.
L
e
e
e
t
a
l
.
,
"
D
e
e
p
L
e
a
r
n
i
ng
i
n
M
e
di
c
a
l
I
m
a
g
i
ng
G
e
n,
"
v
o
l
.
18
,
no
.
4,
pp
.
570
-
584
,
201
7.
[
25]
S
.
S
h
i
ndo
,
e
t
al
.
,
"
A
n
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
o
f
f
a
c
i
a
l
f
e
a
t
ur
e
po
i
nt
de
t
e
c
t
i
o
n
pr
o
g
r
a
m
by
us
i
ng
s
e
v
e
r
a
l
t
y
pe
s
o
f
c
o
n
vo
l
ut
i
o
na
l
ne
ur
a
l
n
e
t
w
o
r
k
,
"
I
ndo
ne
s
.
J
.
E
l
e
c
t
r
.
E
ng
.
C
om
pu
t
.
S
c
i
(
I
J
E
E
C
S)
.
,
v
o
l
.
1
6,
no
.
2,
p
p.
82
7
-
834
,
2
019
.
[
26]
V
.
S
uá
r
e
z
-
P
a
ni
a
g
ua
a
nd
I
.
S
e
g
ur
a
-
B
e
dm
a
r
,
"
E
v
a
l
ua
t
i
o
n
o
f
poo
l
i
n
g
o
pe
r
a
t
i
o
ns
i
n
c
o
nv
o
l
ut
i
o
na
l
a
r
c
hi
t
e
c
t
u
r
e
s
f
o
r
dr
ug
-
dr
ug
i
nt
e
r
a
c
t
i
o
n
e
xt
r
a
c
t
i
o
n,
"
B
M
C
B
i
o
i
n
f
o
r
m
at
i
c
s
,
v
o
l
.
1
9,
p
p.
92
-
101,
2
018
.
[
27]
M
.
Z
.
O
s
m
a
n,
e
t
a
l
.
,
"
A
m
ul
t
i
-
c
o
l
o
r
ba
s
e
d
f
e
a
t
u
r
e
s
f
r
o
m
f
a
c
i
a
l
i
m
a
g
e
s
f
o
r
a
ut
o
m
a
t
i
c
e
t
h
ni
c
i
t
y
i
de
nt
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
,
"
I
ndo
ne
s
.
J
.
E
l
e
c
t
r
.
E
ng
.
C
om
pu
t
.
S
c
i
(
I
J
E
E
C
S)
.
,
v
o
l
.
18
,
no
.
3
,
pp
.
1
383
-
1390
,
202
0.
[
28]
R
.
R
a
s
s
e
t
i
a
d
i
a
nd
S
uh
a
r
j
i
t
o
,
"
F
o
r
e
i
g
n
e
xc
ha
ng
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
ba
s
e
d
o
n
i
nd
i
c
e
s
a
nd
c
o
m
m
o
di
t
i
e
s
p
r
i
c
e
us
i
ng
c
o
n
vo
l
ut
i
o
na
l
ne
u
r
a
l
ne
t
w
o
r
k,
"
I
nd
one
s
.
J
.
E
l
e
c
t
r
.
E
ng
.
C
om
put
.
Sc
i
(
I
J
E
E
C
S)
.
,
v
o
l
.
1
8,
no
.
1
,
p
p.
49
4
-
501
,
2019
.
[
29]
H
.
F
.
P
a
r
de
d
e
,
e
t
al
.
,
"
C
o
nvo
l
ut
i
o
na
l
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
k
a
n
d
F
e
a
t
u
r
e
T
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
f
o
r
D
i
s
t
a
n
t
S
p
e
e
c
h
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n,
"
I
nt
.
J
.
E
l
e
c
t
r
.
C
om
p
ut
.
E
ng
(
I
J
E
C
E
)
.
,
v
o
l
.
8
,
no
.
6
,
p
.
5
381
,
2018
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.