HierAttn

Hierattn：ステージと枝の注意を伴う深く監視された皮膚病変の診断

段階と枝の注意とともに、深く監視された皮膚病変の診断
Wei Dai、Rui Liu、Tianyi Wu、Min Wang、Jianqin Yin、Jun Liu
IEEE JBHI、2023で受け入れられました。[arxiv] [Paper]

インストール

インストール手順については、install.mdを参照してください。

ベンチマークの評価とトレーニング

データセットの準備については、data.mdを参照してください。

転送学習を使用して、HierattnモデルとSOTAモデルの調整可能な重みを部分的に初期化しました。事前処理されたモデルのダウンロードについては、premodel.mdを参照してください。

皮膚病変の分類皮膚鏡検査データセット

ihisic20000 val	＃パラメーター/m	Top-1精度/％↑
mobileNetv2	2.23	93.45
mobilevit_s	4.94	94.72
mobilenetv3_large	4.21	94.77
shufflenetv2_1×	2.28	95.23
mnasnet1.0	3.11	95.45
EfficientNet_b0	4.02	95.48
hierattn_xs（私たちのもの）	1.08	96.15
hierattn_s（私たちのもの）	2.14	96.70

スマートフォンデータセットの皮膚病変分類

IHPAD3000 VAL	＃パラメーター/m	Top-1精度/％↑
mobileNetv2	2.23	87.44
shufflenetv2_1×	2.28	87.89
mobilevit_s	4.94	88.22
mobilenetv3_large	4.21	88.78
EfficientNet_b0	4.02	90.22
mnasnet1.0	3.11	90.33
hierattn_xs（私たちのもの）	1.08	90.11
hierattn_s（私たちのもの）	2.13	91.22

引用

研究で役立つ場合は、次のように論文を引用することを検討してください。

 @ARTICLE{10230242,
  author={Dai, Wei and Liu, Rui and Wu, Tianyi and Wang, Min and Yin, Jianqin and Liu, Jun},
  journal={IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics}, 
  title={Deeply Supervised Skin Lesions Diagnosis With Stage and Branch Attention}, 
  year={2024},
  volume={28},
  number={2},
  pages={719-729},
  keywords={Skin;Lesions;Feature extraction;Convolution;Transformers;Training;Computational modeling;Attention;deep supervision;disease classification;skin lesion;vision transformer},
  doi={10.1109/JBHI.2023.3308697}}

了承

ML-Cvnetsの著者に素晴らしいフレームワークを提供してくれたことに感謝します！