实体 ISIC 2019-2020

ISIC 2019-2020

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RESEARCH · CL_172025 · Jul 29 · 11:06

AI模型用于皮肤癌分类，通过鲁棒数据增强得到改进

研究人员探索了数据增强技术，以提高皮肤镜皮肤病变分类器在域偏移下的鲁棒性。他们的研究利用ConvNeXt-Large骨干网络和ISIC Archive与Derm7pt，发现复合策略，特别是涉及光度变换的策略，在域外泛化方面取得了最大的收益。研究结果表明，模仿真实世界域偏移的增强比仅最大化域内准确性更具影响力，但建议使用源不相交选择协议进行进一步验证。