Fugu-MT 論文翻訳(概要): Leveraging Knowledge Distillation for Lightweight Skin Cancer Classification: Balancing Accuracy and Computational Efficiency

論文の概要: Leveraging Knowledge Distillation for Lightweight Skin Cancer Classification: Balancing Accuracy and Computational Efficiency

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17051v1
Date: Mon, 24 Jun 2024 18:13:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-26 18:40:56.026479
Title: Leveraging Knowledge Distillation for Lightweight Skin Cancer Classification: Balancing Accuracy and Computational Efficiency
Title（参考訳）: 軽度皮膚癌分類における知識蒸留の活用 : 精度と計算効率のバランス
Authors: Niful Islam, Khan Md Hasib, Fahmida Akter Joti, Asif Karim, Sami Azam,
Abstract要約: 皮膚がんは公衆衛生にとって大きな関心事であり、報告されているがんの3分の1を占めている。本稿では,軽量ながら高い性能の分類器を作成するための知識蒸留に基づく手法を提案する。高精度でコンパクトなサイズを持つため、われわれのモデルは、特に資源制約のある環境では、正確な皮膚がん分類の候補となる可能性がある。
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License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Skin cancer is a major concern to public health, accounting for one-third of the reported cancers. If not detected early, the cancer has the potential for severe consequences. Recognizing the critical need for effective skin cancer classification, we address the limitations of existing models, which are often too large to deploy in areas with limited computational resources. In response, we present a knowledge distillation based approach for creating a lightweight yet high-performing classifier. The proposed solution involves fusing three models, namely ResNet152V2, ConvNeXtBase, and ViT Base, to create an effective teacher model. The teacher model is then employed to guide a lightweight student model of size 2.03 MB. This student model is further compressed to 469.77 KB using 16-bit quantization, enabling smooth incorporation into edge devices. With six-stage image preprocessing, data augmentation, and a rigorous ablation study, the model achieves an impressive accuracy of 98.75% on the HAM10000 dataset and 98.94% on the Kaggle dataset in classifying benign and malignant skin cancers. With its high accuracy and compact size, our model appears to be a potential choice for accurate skin cancer classification, particularly in resource-constrained settings.
Abstract（参考訳）: 皮膚がんは公衆衛生にとって大きな関心事であり、報告されているがんの3分の1を占めている。早期に発見されなければ、がんは重篤な結果をもたらす可能性がある。有効な皮膚がん分類の必要性を認識し、計算資源が限られている領域に展開するには、しばしば大きすぎる既存のモデルの限界に対処する。そこで本研究では,軽量だが高性能な分類器を作成するための知識蒸留に基づく手法を提案する。提案されたソリューションは、3つのモデル、すなわちResNet152V2、ConvNeXtBase、ViT Baseを融合して効果的な教師モデルを作成する。教師モデルは、2.03MBの軽量の学生モデルをガイドするために使用される。この学生モデルは16ビット量子化を使用して469.77KBに圧縮され、エッジデバイスへのスムーズな取り込みを可能にする。 6段階の画像前処理、データ拡張、厳密なアブレーションの研究により、HAM10000データセットでは98.75%、Kaggleデータセットでは98.94%の精度で良性および悪性皮膚がんを分類している。高精度でコンパクトなサイズを持つため、われわれのモデルは、特に資源制約のある環境では、正確な皮膚がん分類の候補となる可能性がある。

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