ECCV 2024｜哈佛团队开发FairDomain，实现跨域医学图像分割和分类中的公平性

文章预览

↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨Yu Tian 来源丨ScienceAI 编辑丨极市平台 极市导读   本文提出了FairDomain，这是首次系统性研究算法在域转移下的公平性，我们测试了最先进的域适应（DA）和域泛化（DG）算法，用于医学图像分割和分类任务，旨在了解bias如何在不同域之间转移。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 在人工智能（AI），特别是医疗AI领域中，解决公平性问题对于确保公平的医疗结果至关重要。 最近，增强公平性的努力引入了新的方法和数据集。然而，在域转移的背景下，公平性问题几乎没有得到探索，尽管诊所常常依赖不同的成像技术（例如，不同的视网膜成像方式）进行患者诊断。 本文 提出了FairDomain，这是首次系统性研究算法在域转移下的公平性，我们测试了最先进的域适应（DA）和域泛化（DG）算法，用于医 ………………………………