Buchumschlag

Federated Active Learning Framework for Efficient Annotation Strategy in Skin-lesion Classification

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Deng, Zhipeng, Yang, Yuqiao, Suzuki, Kenji
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computer Vision and Pattern Recognition Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Evidential Federated Learning for Skin Lesion Image Classification
von: Hendrix, Rutger, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Active Learning with a Noisy Annotator
von: Shafir, Netta, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Multi-Task Deep Learning Framework for Skin Lesion Classification, ABCDE Feature Quantification, and Evolution Simulation
von: Kotla, Harsha, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Active Learning for Multi-class Image Classification
von: Vo, Thien Nhan
Veröffentlicht: (2025)

FPPL: An Efficient and Non-IID Robust Federated Continual Learning Framework
von: He, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Annotation-Efficient Active Test-Time Adaptation with Conformal Prediction
von: Shi, Tingyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fast Fishing: Approximating BAIT for Efficient and Scalable Deep Active Image Classification
von: Huseljic, Denis, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Energy-Based Open-Set Active Learning for Object Classification
von: Lyu, Zongyao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Inconsistency-Based Data-Centric Active Open-Set Annotation
von: Mao, Ruiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Revisiting Unknowns: Towards Effective and Efficient Open-Set Active Learning
von: Zong, Chen-Chen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On the Federated Learning Framework for Cooperative Perception
von: Zhang, Zhenrong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enable the Right to be Forgotten with Federated Client Unlearning in Medical Imaging
von: Deng, Zhipeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Large-Scale Dataset and Benchmark for Skin Tone Classification in the Wild
von: Matias, Vitor Pereira, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Meta-Transfer Derm-Diagnosis: Exploring Few-Shot Learning and Transfer Learning for Skin Disease Classification in Long-Tail Distribution
von: Özdemir, Zeynep, et al.
Veröffentlicht: (2024)

What Can We Learn from Inter-Annotator Variability in Skin Lesion Segmentation?
von: Abhishek, Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Cancer-Net SCa-Synth: An Open Access Synthetically Generated 2D Skin Lesion Dataset for Skin Cancer Classification
von: Tai, Chi-en Amy, et al.
Veröffentlicht: (2024)

3D Pose-Based Temporal Action Segmentation for Figure Skating: A Fine-Grained and Jump Procedure-Aware Annotation Approach
von: Tanaka, Ryota, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Skin Cancer Images Classification using Transfer Learning Techniques
von: Islam, Md Sirajul, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FedA3I: Annotation Quality-Aware Aggregation for Federated Medical Image Segmentation against Heterogeneous Annotation Noise
von: Wu, Nannan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

ActiveAnno3D -- An Active Learning Framework for Multi-Modal 3D Object Detection
von: Ghita, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ADROIT: A Self-Supervised Framework for Learning Robust Representations for Active Learning
von: Banerjee, Soumya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unlocking the Potential of Prompt-Tuning in Bridging Generalized and Personalized Federated Learning
von: Deng, Wenlong, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Object-Centric World Models from Few-Shot Annotations for Sample-Efficient Reinforcement Learning
von: Zhang, Weipu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GraphMamba: An Efficient Graph Structure Learning Vision Mamba for Hyperspectral Image Classification
von: Yang, Aitao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Multimodal Approach to The Detection and Classification of Skin Diseases
von: Yang, Allen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Element-Wise Weights Aggregation Method for Federated Learning
von: Hu, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PatchAlign:Fair and Accurate Skin Disease Image Classification by Alignment with Clinical Labels
von: Aayushman, et al.
Veröffentlicht: (2024)

WaveFuse-AL: Cyclical and Performance-Adaptive Multi-Strategy Active Learning for Medical Images
von: Thakur, Nishchala, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Gradients Stand-in for Defending Deep Leakage in Federated Learning
von: Yi, H., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploiting Label Skewness for Spiking Neural Networks in Federated Learning
von: Yu, Di, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cooperative Pseudo Labeling for Unsupervised Federated Classification
von: Guo, Kuangpu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A New Perspective on Privacy Protection in Federated Learning with Granular-Ball Computing
von: Lai, Guannan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scalability in Building Component Data Annotation: Enhancing Facade Material Classification with Synthetic Data
von: Harrison, Josie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Plug and Play Active Learning for Object Detection
von: Yang, Chenhongyi, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Federated Learning with Uncertainty and Personalization via Efficient Second-order Optimization
von: Pal, Shivam, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Active Measurement: Efficient Estimation at Scale
von: Hamilton, Max, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FedHENet: A Frugal Federated Learning Framework for Heterogeneous Environments
von: Dopico-Castro, Alejandro, et al.
Veröffentlicht: (2026)

The MICCAI Federated Tumor Segmentation (FeTS) Challenge 2024: Efficient and Robust Aggregation Methods for Federated Learning
von: Linardos, Akis, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unsupervised Active Learning via Natural Feature Progressive Framework
von: Liu, Yuxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Incorporating Crowdsourced Annotator Distributions into Ensemble Modeling to Improve Classification Trustworthiness for Ancient Greek Papyri
von: West, Graham, et al.
Veröffentlicht: (2022)