May, 2023

分布中的宝藏：基于领域随机化的 2D 医学图像分割多源领域泛化

PDF
TL;DR本文介绍一种称为 “分布宝藏” 的多源域泛化方法，它采用随机样本并构造了一个前所未有的搜索空间以获得强韧性模型，为了明确学习域不变表现，进一步制定了 “Style Mix” 策略通过随机混合通道高效地混合特征风格。在两项医学分割任务中的广泛实验表明，TriD 在看不见目标域数据上的泛化性能优于其他 DG 方法。
发现论文，激发创造
  • 单一领域泛化的多样化学习

    本研究提出了使用样式互补模块来增强模型的泛化能力，从而解决单域泛化中由于样本多样性有限而导致的泛化性能下降。通过在三个基准数据集上进行大量实验，结果表明本方法优于现有的单域泛化方法，最高提升了 25.14%。

    Aug, 2021

  • 用于单源域泛化的 CNN 特征图增强

    本文提出了一种基于卷积神经网络的交叉域泛化图像分类方法，通过 Augmentation Layer 增强 CNN 的中间特征图以提高模型在跨域数据上的泛化能力，实验结果表明本方法在 PACS、VLCS、Office-Home 和 TerraIncognita 等数据集上表现优异。

    May, 2023

  • 领域对抗深度图像生成用于领域泛化

    本文介绍了一种基于深度生成对抗网络的领域泛化方法，通过生成新的数据使学习模型适应未知的测试领域，从而提高模型的准确性和鲁棒性。

    Mar, 2020

  • 最佳来源前进：通过源特定网络进行域通用化

    通过引入多个特定于源域的分类器，利用预测目标样本属于每个源域的概率进行最优融合，并引入一个域不可知组件来支持最终分类器，我们的深度学习模型在两个公共基准测试上表现出很强的泛化能力。

    Jun, 2018

  • 医学图像分割所需的对抗强度攻击的域泛化

    本文提出一种名为 Adversarial Intensity Attack (AdverIN) 的与领域无关的方法，通过对抗性训练生成具有无限风格的训练数据，以增加数据多样性并提高分割模型的泛化能力，尤其适用于医学图像领域的多域分割数据集。

    Apr, 2023

  • DGM-DR：具有互信息约束的糖尿病视网膜病变分类的领域泛化

    通过最大化预训练模型的互信息来重新建立目标函数，以解决领域转移在医学成像领域的问题，并在糖尿病视网膜病变分类中得到了稳定且优于先前最先进方法的结果。

    Sep, 2023

  • 基于混频单一源跨领域泛化的医学图像分割

    通过分析频率在域差异中的影响，Frequency-mixed Single-source Domain Generalization method (FreeSDG) 利用混合频谱增强单源域，同时在域增强中构建自我监督来学习上下文感知的鲁棒表示，从而提高分割模型的泛化能力。实验证明了该方法的有效性，并显著改进了分割模型的泛化能力，对于提升医学图像分割模型的泛化能力，尤其是在数据标注稀缺时，FreeSDG 提供了一个有前途的解决方案。

    Jul, 2023

  • 基于因果推断的医学图像分割单源领域泛化

    本文研究医疗图像处理中深度学习模型的单源域泛化问题，并针对不同采集过程引起的域偏移提出基于因果关系的数据增强方法，包括随机权重浅网络和因果干预方式。该方法在跨域分割任务中得到了验证并取得了较高的泛化性能。

    Nov, 2021

  • 医学图像分类的基于提示的潜在领域泛化

    我们提出了一种名为 Prompt-driven Latent Domain Generalization（PLDG）的新型无标签领域通用化（DG）框架，通过无监督领域发现和提示学习，实现了对医学图像分类的领域通用化，并在三个医学图像分类任务和一个去偏任务上展开了广泛实验，证明了我们的方法在不依赖领域标签的情况下实现了与传统 DG 算法相媲美甚至更好的性能。

    Jan, 2024

  • SSL-DG: 对医疗图像分割中的半监督学习和领域泛化进行反思和融合

    通过联合使用半监督学习与领域泛化方法，提出了 SSL-DG，实现了在有限标注数据下的跨域泛化效果，并在两个具有挑战性的领域泛化任务中显著优于现有方法。

    Nov, 2023