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基于空间变换网络和特征分布校准的小样本皮肤图像分类模型
1
作者
王静
刘嘉星
+2 位作者
宋婉莹
薛嘉兴
丁温欣
《计算机应用》
北大核心
2025年第8期2720-2726,共7页
基于深度学习的图像分类模型通常需要大量标记数据,然而,在医学领域的皮肤病变分类任务中,收集大量图像数据面临着诸多挑战。为了能准确分类小样本皮肤疾病,提出一种基于空间变换网络(STN)和特征分布校准的小样本分类模型。首先,将迁移...
基于深度学习的图像分类模型通常需要大量标记数据,然而,在医学领域的皮肤病变分类任务中,收集大量图像数据面临着诸多挑战。为了能准确分类小样本皮肤疾病,提出一种基于空间变换网络(STN)和特征分布校准的小样本分类模型。首先,将迁移学习和元学习相结合,以解决跨域迁移小样本存在的过拟合问题;其次,在预训练分类任务前插入旋转角度预测任务,以便模型更好地适应医学图像数据的高复杂度;再次,在对图像下采样后引入STN,以通过显式地对输入图像进行仿射变换,增强特征的提取和识别能力;最后,通过特征分布校准对新类特征进行约束,并引入最邻近质心算法进行分类决策,在简化算法流程的同时显著提升分类精度。在ISIC2018皮肤病变数据集上的实验结果表明,与当前主流小样本模型Meta-Baseline相比,在2-way和3-way分类任务中,所提模型的平均精度分别提高了11.80和10.82个百分点;与模型MetaMed相比,在2-way 3-shot和3-way 3-shot分类任务中,所提模型的分类精度分别提升了6.65和9.58个百分点。可见,所提模型有效提高了小样本皮肤疾病的分类精度,能够更好地辅助医生提高临床诊断精确度。
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关键词
小样本学习
图像分类
皮肤病变
空间变换网络
最邻近质心
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职称材料
题名
基于空间变换网络和特征分布校准的小样本皮肤图像分类模型
1
作者
王静
刘嘉星
宋婉莹
薛嘉兴
丁温欣
机构
西安科技大学通信与信息工程学院
出处
《计算机应用》
北大核心
2025年第8期2720-2726,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61901358)。
文摘
基于深度学习的图像分类模型通常需要大量标记数据,然而,在医学领域的皮肤病变分类任务中,收集大量图像数据面临着诸多挑战。为了能准确分类小样本皮肤疾病,提出一种基于空间变换网络(STN)和特征分布校准的小样本分类模型。首先,将迁移学习和元学习相结合,以解决跨域迁移小样本存在的过拟合问题;其次,在预训练分类任务前插入旋转角度预测任务,以便模型更好地适应医学图像数据的高复杂度;再次,在对图像下采样后引入STN,以通过显式地对输入图像进行仿射变换,增强特征的提取和识别能力;最后,通过特征分布校准对新类特征进行约束,并引入最邻近质心算法进行分类决策,在简化算法流程的同时显著提升分类精度。在ISIC2018皮肤病变数据集上的实验结果表明,与当前主流小样本模型Meta-Baseline相比,在2-way和3-way分类任务中,所提模型的平均精度分别提高了11.80和10.82个百分点;与模型MetaMed相比,在2-way 3-shot和3-way 3-shot分类任务中,所提模型的分类精度分别提升了6.65和9.58个百分点。可见,所提模型有效提高了小样本皮肤疾病的分类精度,能够更好地辅助医生提高临床诊断精确度。
关键词
小样本学习
图像分类
皮肤病变
空间变换网络
最邻近质心
Keywords
few-shot learning
image classification
skin lesion
Spatial Transformer Network(STN)
nearest centroid
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于空间变换网络和特征分布校准的小样本皮肤图像分类模型
王静
刘嘉星
宋婉莹
薛嘉兴
丁温欣
《计算机应用》
北大核心
2025
0
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