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FedDermaSeg 联邦学习皮肤病变分割研究

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报道摘要

FedDermaSeg 用联邦学习实现隐私保护的皮肤病变分割,在 ISIC 2018 训练与验证集上模拟分布式环境训练,并在 ISIC 2018 测试集和 PH2 数据集上评估。结果显示其性能与集中式训练相当,且持续优于各本地训练模型,无需集中聚合医学图像即可协同分割。

摘自 arXiv cs.AI

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月7日
  1. arXiv cs.AI
    FedDermaSeg:面向皮肤镜图像分割的联邦学习方案

    FedDermaSeg 用联邦学习实现隐私保护的皮肤病变分割,在 ISIC 2018 训练与验证集上模拟分布式环境训练,并在 ISIC 2018 测试集和 PH2 数据集上评估。结果显示其性能与集中式训练相当,且持续优于各本地训练模型,无需集中聚合医学图像即可协同分割。

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