GANs 'N Lungs：改进肺炎预测
图像与视频处理
2019-08-02 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
我们提出了一种新颖的方法来改善深度学习模型在高度不平衡任务上的性能。所提出的方法基于 CycleGAN 以实现平衡的数据集。我们证明，即使生成网络是在相同的训练数据集上训练的，使用 GAN 进行数据增强也有助于提高肺炎二分类任务的准确率。
引用
@article{arxiv.1908.00433,
title = {GANs 'N Lungs: improving pneumonia prediction},
author = {Tatiana Malygina and Elena Ericheva and Ivan Drokin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.00433},
year = {2019}
}
备注
Accepted as an extended abstract for MIDL 2019 [arXiv:1907.08612]