通过扩散模型进行迭代式在线图像合成以解决不平衡分类
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内容提要
本文提出了多种方法解决图像合成中的类别不平衡问题，包括深度过采样（DOS）和ISDL框架，利用深度学习和扩散模型提升稀有类别的分类性能和图像质量。这些方法通过优化样本选择和增强模型鲁棒性，显著提高了分类准确率和敏感性，尤其在医学图像分析中表现突出。
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Q&A
如何通过扩散模型解决图像合成中的类别不平衡问题？
通过使用扩散模型生成高质量图像样本，可以显著提高稀有类别的分类性能，尤其在不平衡病理核数据集中表现突出。
什么是深度过采样（DOS）方法？
深度过采样（DOS）方法通过受监督的表示学习扩展合成过采样，利用卷积神经网络提高深度表示的判别力，解决类别不平衡问题。
ISDL框架如何提高少数类别的分类准确性？
ISDL框架通过自我平衡训练提高少数类别的伪标注样本概率，从而实现多标签皮肤疾病分类的高准确率和敏感性。
对比学习在图像合成中有什么作用？
对比学习方法可以最小化不同类别合成图像分布之间的重叠，从而改善稀有类别的图像合成质量。
Diffusion Inversion方法的主要优势是什么？
Diffusion Inversion方法通过生成模型捕获原始数据分布，生成多样高质量的训练图片，提高了样本复杂度和学习可靠性。
OSASIS方法在图像风格化中有什么特点？
OSASIS方法能够在保持结构的同时对图片进行风格化，特别适用于训练中少见的输入图片，表现优于其他风格化方法。
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