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从多数到少数：基于传播的方法增强皮肤病变分析中的弱势群体
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种测试时间图像适应方法，通过更新和预测测试图像来提高模型准确性。实验结果表明该方法在各种损坏、体系结构和数据区域上使分类器更加鲁棒。
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关键要点
- 提出了一种测试时间图像适应方法，旨在提高模型在测试数据上的准确性。
- 该方法通过扩散模型将目标测试图像反投影到源域。
- 设计了结构指导模块，通过低通滤波添加细化操作，以保留结构信息。
- 引入自整合方案，自动调整对适应和未适应输入的依赖关系，增强适应鲁棒性。
- 在ISIC2019-C和Dermnet-C损坏鲁棒性评估基准上进行大量实验，结果表明该方法使分类器更加鲁棒。
- 数据集和代码将在指定的GitHub链接上提供。
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