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

 原文中文，约6200字，阅读约需15分钟。发表于：。

本文提出了FairDomain，首次系统性研究算法在域转移下的公平性。通过自注意力机制调整特征重要性，提高各种算法的公平性。同时，公开了第一个关注公平性的domain-shift数据集。广泛评估表明，FIA在所有域转移任务中显著增强了模型的公平性和性能。

FairDomain 公平性 医疗AI 域转移 自注意力机制
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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