EfficientNetV2-B0

新的集成深度学习框架提高了皮肤病变分类的准确性

研究人员开发了一种新的深度学习框架，用于对医学图像中的皮肤病变进行分类。该框架结合了 Vision Transformer 模型 MaxViT-Tiny 和两个卷积神经网络模型 ConvNeXt-Tiny 和 EfficientNetV2-B0，并使用了深度集成学习。该系统集成了蒙特卡洛 Dropout 来估计预测不确定性，并使用 Grad-CAM++ 进行可视化解释，突出显示图像中对分类决策有贡献的区域。在 HAM10000 数据集…