十种预训练模型乳腺癌诊断基准测试
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十种预训练模型乳腺癌诊断基准测试
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AI 综述
Sami Alnawali等作者发布论文，在BreakHis组织病理数据集上按患者级划分，对十种ImageNet预训练模型（ResNet50、VGG19、InceptionV3、DenseNet121、Xception、MobileNetV2、EfficientNet、ConvNeXt、ViT、Swin Transformer）进行良恶性分类基准测试，并用Grad-CAM、LIME、Integrated Gradients和LRP解释各模型预测。 研究聚焦于模型在乳腺癌组织病理图像上的分类表现与可解释性，尚未给出各模型孰优的结论。
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最新进展10月28日 12:00
可解释深度学习模型用于医学影像乳腺癌诊断：十种 ImageNet 预训练模型基准测试报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv cs.AI可解释深度学习模型用于医学影像乳腺癌诊断：十种 ImageNet 预训练模型基准测试
研究在 BreakHis 组织病理数据集上按患者级划分基准测试了 ResNet50、VGG19、InceptionV3、DenseNet121、Xception。
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