Adaptify：一种用于萎缩性胃炎视频帧分类的精细化自适应方案

萎缩性胃炎是发展为胃癌的重要风险因素。引入机器学习算法可以有效提高准确检测萎缩性胃炎的可能性。然而，当训练好的模型应用于实际场景时，其输出往往并非始终可靠。本文提出了 Adaptify，一种让模型从自身分类决策中吸收知识的自适应方案。我们提出的方法包括保持主模型不变，同时运行并更新辅助模型。通过将辅助模型获取的知识整合到主模型中，并融合它们的输出，我们观察到，与仅依赖主模型或辅助模型相比，输出的稳定性和一致性有了显著提升。