論文の概要: Leveraging Knowledge Distillation for Lightweight Skin Cancer Classification: Balancing Accuracy and Computational Efficiency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17051v2
- Date: Fri, 28 Jun 2024 05:50:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 11:00:13.999382
- 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。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- 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。
関連論文リスト
- Cancer-Net PCa-Seg: Benchmarking Deep Learning Models for Prostate Cancer Segmentation Using Synthetic Correlated Diffusion Imaging [65.83291923029985]
前立腺癌(PCa)は米国で最も多いがんであり、約30,000人、全診断の29%、2024年に35,000人が死亡した。
前立腺特異的抗原 (PSA) 検査やMRI (MRI) などの従来のスクリーニング法は診断において重要であるが、特異性や一般化性には限界がある。
我々はU-Net、SegResNet、Swin UNETR、Attention U-Net、LightM-UNetといった最先端のディープラーニングモデルを用いて、200ドルのCDIからPCa病変を抽出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-15T22:23:41Z) - Breast Tumor Classification Using EfficientNet Deep Learning Model [5.062500255359342]
我々は、集中的なデータ拡張パイプラインとコスト感受性学習を導入し、表現を改善し、モデルが多数派クラスを過度に好まないことを保証する。
以上の結果より,バイナリ分類性能が著しく向上し,良性症例に対する例外的リコールが向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-26T20:38:33Z) - Cancer-Net SCa-Synth: An Open Access Synthetically Generated 2D Skin Lesion Dataset for Skin Cancer Classification [65.83291923029985]
アメリカ合衆国では、皮膚がんが最も一般的に診断されるがんと位置づけられており、公衆衛生上の問題となっている。
データセットのキュレーションとディープラーニングの進歩により、皮膚がんの迅速かつ正確な検出が期待できる。
Cancer-Net SCa- Synthは、皮膚がん分類のためのオープンアクセス合成された2D皮膚病変データセットである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-08T02:04:21Z) - Brain Tumor Classification on MRI in Light of Molecular Markers [61.77272414423481]
1p/19q遺伝子の同時欠失は、低グレードグリオーマの臨床成績と関連している。
本研究の目的は,MRIを用いた畳み込みニューラルネットワークを脳がん検出に活用することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-29T07:04:26Z) - Skin Cancer Images Classification using Transfer Learning Techniques [0.0]
良性期における皮膚癌の早期診断は、がん死亡率の低下に重要である。
これまで,様々な深層学習モデルを用いた皮膚癌診断の課題に対処してきた。
本研究は, 良性および悪性期における皮膚癌検出のバイナリ分類に, 5種類の事前学習型トランスファーラーニングアプローチを適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-18T15:48:20Z) - Diagnosis of Skin Cancer Using VGG16 and VGG19 Based Transfer Learning Models [0.6827423171182154]
ディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、データと画像の分類に優れた可能性を示している。
本稿では,CNNを用いた皮膚病変分類問題について検討する。
本研究では, 転写学習の枠組みを適切に設計し, 適用することにより, 病変検出の顕著な分類精度を得ることができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-01T15:06:20Z) - Explainable Knowledge Distillation for On-device Chest X-Ray
Classification [7.319145625411966]
実時間多ラベルCXR画像分類のための,コンパクトな深層学習モデルを作成するための知識蒸留(KD)戦略を提案する。
3つのベンチマークCXRデータセットの結果から,我々のKD戦略は,コンパクトな学生モデルの性能向上を図っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-10T15:25:05Z) - Multi-class Skin Cancer Classification Architecture Based on Deep
Convolutional Neural Network [2.4469484645516837]
本稿では,異なる種類の皮膚病変を正確に同定するコンピュータによる深層学習手法を提案する。
ディープラーニングアプローチは、モデルが画像の各ピクセルを学習するため、皮膚がんを極めて正確に検出することができる。
いくつかのディープラーニングモデルには制限があり、モデルが偽陽性の結果に導かれる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-13T23:16:18Z) - SSD-KD: A Self-supervised Diverse Knowledge Distillation Method for
Lightweight Skin Lesion Classification Using Dermoscopic Images [62.60956024215873]
皮膚がんは最も一般的な悪性腫瘍の1つであり、人口に影響を与え、世界中で経済的な重荷を負っている。
皮膚がん検出のほとんどの研究は、ポータブルデバイス上での計算資源の制限を考慮せずに、高い予測精度を追求している。
本研究は,皮膚疾患分類のための汎用的なKDフレームワークに多様な知識を統一する,SSD-KDと呼ばれる新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-22T06:54:29Z) - EMT-NET: Efficient multitask network for computer-aided diagnosis of
breast cancer [58.720142291102135]
乳腺腫瘍の分類と分別を同時に行うための,効率的で軽量な学習アーキテクチャを提案する。
腫瘍分類ネットワークにセグメンテーションタスクを組み込むことにより,腫瘍領域に着目したバックボーンネットワークで表現を学習する。
腫瘍分類の精度、感度、特異性はそれぞれ88.6%、94.1%、85.3%である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-13T05:24:40Z) - Many-to-One Distribution Learning and K-Nearest Neighbor Smoothing for
Thoracic Disease Identification [83.6017225363714]
ディープラーニングは、病気の識別性能を改善するための最も強力なコンピュータ支援診断技術となった。
胸部X線撮影では、大規模データの注釈付けには専門的なドメイン知識が必要で、時間を要する。
本論文では、単一モデルにおける疾患同定性能を改善するために、複数対1の分布学習(MODL)とK-nearest neighbor smoothing(KNNS)手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-26T02:29:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。