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Hierattn : 단계 및 분기주의를 가진 깊게 감독 된 피부 병변 진단

스테이지 및 분기주의를 가진 깊게 감독 된 피부 병변 진단
Wei Dai, Rui Liu, Tianyi Wu, Min Wang, Jianqin Yin, Jun Liu
2023 년 IEEE JBHI에서 수락. [ARXIV] [논문]

설치

설치 지침은 install.md를 참조하십시오.

벤치 마크 평가 및 교육

데이터 세트 준비는 Data.Md를 참조하십시오.

우리는 전송 학습을 사용하여 Hierattn 및 SOTA 모델의 조정 가능한 가중치를 부분적으로 초기화했습니다. 사전 예방 모델 다운로드는 Premodel.md를 참조하십시오.

피부 검사 데이터 세트에서의 피부 병변 분류

IHISIC20000 발	# 매개 변수/m	상단 1 정확도/%↑
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
효율적인 NET_B0	4.02	95.48
Hierattn_xs (우리)	1.08	96.15
hierattn_s (우리)	2.14	96.70

스마트 폰 데이터 세트의 피부 병변 분류

IHPAD3000 VAL	# 매개 변수/m	상단 1 정확도/%↑
Mobilenetv2	2.23	87.44
Shufflenetv2_1 ×	2.28	87.89
MobileVit_s	4.94	88.22
Mobilenetv3_large	4.21	88.78
효율적인 NET_B0	4.02	90.22
mnasnet1.0	3.11	90.33
Hierattn_xs (우리)	1.08	90.11
hierattn_s (우리)	2.13	91.22

소환

연구에 유용하다면 다음과 같이 당사 논문을 인용하는 것을 고려하십시오.

 @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}}