Fugu-MT 論文翻訳(概要): Meta-Transfer Derm-Diagnosis: Exploring Few-Shot Learning and Transfer Learning for Skin Disease Classification in Long-Tail Distribution

論文の概要: Meta-Transfer Derm-Diagnosis: Exploring Few-Shot Learning and Transfer Learning for Skin Disease Classification in Long-Tail Distribution

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16814v1
Date: Thu, 25 Apr 2024 17:56:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-26 12:51:20.200928
Title: Meta-Transfer Derm-Diagnosis: Exploring Few-Shot Learning and Transfer Learning for Skin Disease Classification in Long-Tail Distribution
Title（参考訳）: メタトランスファー皮膚診断 : 長鎖分布における皮膚疾患分類のためのわずかなショット学習と移植学習
Authors: Zeynep Özdemir, Hacer Yalim Keles, Ömer Özgür Tanrıöver,
Abstract要約: 本研究は, エピソードおよび従来の訓練手法の利点と欠点を詳細に検討する。最小限のラベル付き例で、我々のモデルは以前トレーニングされたモデルと比較して、かなりの情報獲得と性能向上を示した。実験は, 最大10例の2方向から5方向の分類から, 従来の移動学習手法における成功率の増大を示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8024397171920885
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Addressing the challenges of rare diseases is difficult, especially with the limited number of reference images and a small patient population. This is more evident in rare skin diseases, where we encounter long-tailed data distributions that make it difficult to develop unbiased and broadly effective models. The diverse ways in which image datasets are gathered and their distinct purposes also add to these challenges. Our study conducts a detailed examination of the benefits and drawbacks of episodic and conventional training methodologies, adopting a few-shot learning approach alongside transfer learning. We evaluated our models using the ISIC2018, Derm7pt, and SD-198 datasets. With minimal labeled examples, our models showed substantial information gains and better performance compared to previously trained models. Our research emphasizes the improved ability to represent features in DenseNet121 and MobileNetV2 models, achieved by using pre-trained models on ImageNet to increase similarities within classes. Moreover, our experiments, ranging from 2-way to 5-way classifications with up to 10 examples, showed a growing success rate for traditional transfer learning methods as the number of examples increased. The addition of data augmentation techniques significantly improved our transfer learning based model performance, leading to higher performances than existing methods, especially in the SD-198 and ISIC2018 datasets. All source code related to this work will be made publicly available soon at the provided URL.
Abstract（参考訳）: まれな疾患の課題に対処することは、特に参照画像の数や患者数が少ない場合に困難である。これは稀な皮膚疾患においてより明らかであり、長い尾を持つデータ分布に遭遇し、偏りのない広範囲に有効なモデルを開発するのが困難になる。画像データセットの収集方法や目的の異なるさまざまな方法も、これらの課題に寄与する。本研究は, 転帰学習と並行して, 数発の学習アプローチを採用することで, エピソードおよび従来の訓練手法の利点と欠点を詳細に検討する。我々はISIC2018、Derm7pt、SD-198データセットを用いてモデルを評価した。最小限のラベル付き例で、我々のモデルは以前トレーニングされたモデルと比較して、かなりの情報獲得と性能向上を示した。我々は,DenseNet121モデルとMobileNetV2モデルの特徴を表現する能力の向上を強調した。さらに, 最大10例の2方向分類から5方向分類まで, 事例数の増加に伴い, 従来の転帰学習手法の成功率も向上した。データ拡張技術の追加により、トランスファーラーニングベースのモデル性能が大幅に向上し、特にSD-198およびISIC2018データセットにおいて、既存の手法よりもパフォーマンスが向上した。この作業に関連するすべてのソースコードは、まもなく提供されるURLで公開される予定である。

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