論文の概要: Sub-cluster-aware Network for Few-shot Skin Disease Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01072v1
- Date: Sun, 3 Jul 2022 16:06:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-05 15:24:28.638650
- Title: Sub-cluster-aware Network for Few-shot Skin Disease Classification
- Title（参考訳）: ファウショット皮膚疾患分類のためのサブクラスタ・アウェアネットワーク
- Authors: Shuhan LI, Xiaomeng Li, Xiaowei Xu, Kwang-Ting Cheng
- Abstract要約: 我々は,皮膚疾患の診断を高精度に行うために,新しいサブクラスタ・アウェアネットワークであるSCANを設計した。
SCANは、各クラスを複数のグループに効果的に分割できる機能を学び、各クラス内のサブクラスタ構造を保存する。
数発の皮膚疾患分類のための2つのパブリックデータセットに対する提案手法の評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.405361433773223
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper studies the few-shot skin disease classification problem. Based on
a crucial observation that skin disease images often exist multiple
sub-clusters within a class (i.e., the appearances of images within one class
of disease vary and form multiple distinct sub-groups), we design a novel
Sub-Cluster-Aware Network, namely SCAN, for rare skin disease diagnosis with
enhanced accuracy. As the performance of few-shot learning highly depends on
the quality of the learned feature encoder, the main principle guiding the
design of SCAN is the intrinsic sub-clustered representation learning for each
class so as to better describe feature distributions. Specifically, SCAN
follows a dual-branch framework, where the first branch is to learn class-wise
features to distinguish different skin diseases, and the second one aims to
learn features which can effectively partition each class into several groups
so as to preserve the sub-clustered structure within each class. To achieve the
objective of the second branch, we present a cluster loss to learn image
similarities via unsupervised clustering. To ensure that the samples in each
sub-cluster are from the same class, we further design a purity loss to refine
the unsupervised clustering results. We evaluate the proposed approach on two
public datasets for few-shot skin disease classification. The experimental
results validate that our framework outperforms the other state-of-the-art
methods by around 2% to 4% on the SD-198 and Derm7pt datasets.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,皮膚疾患の分類問題について検討する。
皮膚疾患画像がクラス内の複数のサブクラスターに存在すること(すなわち、ある病種内の画像の出現は異なる、複数の異なるサブグループを形成すること)の極めて重要な観察に基づいて、新しいサブクラスター認識ネットワーク、すなわちスキャンを、精度を高めた稀な皮膚疾患診断のために設計する。
数ショット学習の性能は学習した特徴エンコーダの品質に大きく依存するため、SCANの設計を導く主な原則は、特徴分布をより正確に記述するために、各クラス固有のサブクラスタ化表現学習である。
特に、SCANはデュアルブランチフレームワークに従っており、第1のブランチは、異なる皮膚疾患を識別するためのクラスワイズ機能を学ぶことであり、第2のブランチは、各クラスを複数のグループに効果的に分割して、各クラス内のサブクラスタ構造を保存する機能を学ぶことを目的としている。
第2のブランチの目的を達成するために,教師なしクラスタリングによる画像類似性を学習するために,クラスタロスを提案する。
各サブクラスタ内のサンプルが同一クラスであることを保証するため、さらに純度損失を設計し、教師なしクラスタリング結果を洗練する。
数発の皮膚疾患分類のための2つのパブリックデータセットに対する提案手法の評価を行った。
実験の結果,SD-198およびDerm7ptデータセットにおいて,我々のフレームワークが他の最先端手法よりも約2%から4%高い性能を示した。
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