【他山之石】ECCV2024 | 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

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“ 他 山 之 石 ， 可 以 攻 玉 ” ， 站 在 巨 人 的 肩 膀 才 能 看 得 更 高 ， 走 得 更 远 。 在 科 研 的 道 路 上 ， 更 需 借 助 东 风 才 能 更 快 前 行 。 为 此 ， 我 们 特 别 搜 集 整 理 了 一 些 实 用 的 代 码 链 接 ， 数 据 集 ， 软 件 ， 编 程 技 巧 等 ， 开 辟 “ 他 山 之 石 ” 专 栏 ， 助 你 乘 风 破 浪 ， 一 路 奋 勇 向 前 ， 敬 请 关 注 ！ 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 ………………………………