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ISIC2019
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视觉模型噪声鲁棒性基准显示无单一赢家
一项关于冻结视觉基础模型噪声鲁棒性训练的新基准研究表明，在各种医学影像数据集和噪声条件下，没有一种方法能够始终优于其他方法。研究强调，方法的选择对性能有显著影响，尤其是在噪声严重性增加的情况下。研究结果表明，根据特定的噪声模式选择合适的方法比寻找普遍占优的算法更为关键。
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Diffusion models boost medical image classification for rare diseases
Researchers have developed a new method for generating synthetic data to improve the classification of rare medical conditions. This approach uses a diffusion model, specifically an inpainting diffusion model combined w…