論文の概要: ECL: Class-Enhancement Contrastive Learning for Long-tailed Skin Lesion Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04136v1
• Date: Sun, 9 Jul 2023 09:29:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 15:09:20.094812
• Title: ECL: Class-Enhancement Contrastive Learning for Long-tailed Skin Lesion Classification
• Title（参考訳）: ECL:ロングテール皮膚病変分類のためのクラスエンハンスメントコントラスト学習
• Authors: Yilan Zhang, Jianqi Chen, Ke Wang, Fengying Xie
• Abstract要約: 皮膚画像データセットは、しばしば不均衡なデータ分布に悩まされ、コンピュータ支援皮膚疾患の診断が困難になる。 本稿では,マイノリティクラスの情報を豊かにし,異なるクラスを平等に扱うクラス・エンハンスメント・コントラシティブ・ラーニング(ECL)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.7379419801373475
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Skin image datasets often suffer from imbalanced data distribution, exacerbating the difficulty of computer-aided skin disease diagnosis. Some recent works exploit supervised contrastive learning (SCL) for this long-tailed challenge. Despite achieving significant performance, these SCL-based methods focus more on head classes, yet ignoring the utilization of information in tail classes. In this paper, we propose class-Enhancement Contrastive Learning (ECL), which enriches the information of minority classes and treats different classes equally. For information enhancement, we design a hybrid-proxy model to generate class-dependent proxies and propose a cycle update strategy for parameters optimization. A balanced-hybrid-proxy loss is designed to exploit relations between samples and proxies with different classes treated equally. Taking both "imbalanced data" and "imbalanced diagnosis difficulty" into account, we further present a balanced-weighted cross-entropy loss following curriculum learning schedule. Experimental results on the classification of imbalanced skin lesion data have demonstrated the superiority and effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: 皮膚画像データセットは、しばしば不均衡なデータ分布に悩まされ、コンピュータ支援皮膚疾患の診断が困難になる。 最近の研究では、この長い課題に対して教師付きコントラスト学習(SCL)を活用している。 性能は高いが、これらのSCLベースの手法はヘッドクラスに重点を置いているが、テールクラスにおける情報の利用は無視している。 本稿では,マイノリティクラスの情報を充実させ,異なるクラスを等しく扱う,ecl(class-enhancement contrastive learning)を提案する。 情報強化のために,クラス依存プロキシを生成するハイブリッドプロキシモデルを設計し,パラメータ最適化のためのサイクル更新戦略を提案する。 balanced-hybrid-proxy lossは、異なるクラスで等しく扱われるサンプルとプロキシの関係を利用するように設計されている。 さらに,「不均衡データ」と「不均衡診断困難」を考慮に入れ,カリキュラム学習スケジュールに従って,バランスのとれたクロスエントロピー損失を示す。 不均衡皮膚病変データの分類実験の結果,本手法の優位性と有効性が確認された。

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