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EfficientNetV2-L
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AI模型增强糖尿病视网膜病变分级的不确定性感知能力
研究人员开发了一种新的自动化糖尿病视网膜病变(DR)分级流程,该流程整合了病灶感知预处理、序数预测和不确定性估计。该系统使用特定的特征表示、EfficientNetV2-L序数回归器以及用于不确定性驱动转诊的蒙特卡洛Dropout。该方法旨在通过提供高准确度、校准的不确定性和可视化解释来支持可靠的诊断系统,在APTOS-2019测试集上达到了91.31%的QWK。
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新的GDI方法提高了太阳能电池板的缺陷分类能力
研究人员开发了一种名为生成式缺陷隔离(GDI)的新方法,以改进光伏组件中多缺陷的分类。GDI使用带有快速傅里叶卷积的LaMa修复模型生成具有单一缺陷的逼真训练样本,解决了多标签缺陷分类中的学习模糊性和数据稀缺性挑战。实验表明,GDI显著提高了Vision Transformer和EfficientNetV2-L架构的性能,尤其是在数据量较少的情况下,从而大幅提高了罕见缺陷类别的F1分数,并减少了共现缺陷的分类错误。