Buchumschlag

Federated CLIP for Resource-Efficient Heterogeneous Medical Image Classification

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wu, Yihang, Chaddad, Ahmad
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Computer Vision and Pattern Recognition
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

FACMIC: Federated Adaptative CLIP Model for Medical Image Classification
von: Wu, Yihang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Federated Vision Transformer with Adaptive Focal Loss for Medical Image Classification
von: Zhao, Xinyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Deep Modeling and Optimization of Medical Image Classification
von: Wu, Yihang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Domain Adaptation Techniques for Natural and Medical Image Classification
von: Chaddad, Ahmad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards a Transparent and Interpretable AI Model for Medical Image Classifications
von: Wen, Binbin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep Modeling and Interpretation for Bladder Cancer Classification
von: Chaddad, Ahmad, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Semi-Supervised Medical Image Segmentation via Dual Networks
von: Lu, Yunyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Impact of domain adaptation in deep learning for medical image classifications
von: Wu, Yihang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Classification based deep learning models for lung cancer and disease using medical images
von: Chaddad, Ahmad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Dual Network Based Semi-Supervised Medical Image Segmentation with Uncertainty-Guided Pseudo-Labeling
von: Lu, Yunyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GMGaze: MoE-Based Context-Aware Gaze Estimation with CLIP and Multiscale Transformer
von: Zhao, Xinyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generalizable and Explainable Deep Learning for Medical Image Computing: An Overview
von: Chaddad, Ahmad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GazeFormer-MoE: Context-Aware Gaze Estimation via CLIP and MoE Transformer
von: Zhao, Xinyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SHAP-Integrated Convolutional Diagnostic Networks for Feature-Selective Medical Analysis
von: Hu, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CLIP in Medical Imaging: A Survey
von: Zhao, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Expert-Like Reparameterization of Heterogeneous Pyramid Receptive Fields in Efficient CNNs for Fair Medical Image Classification
von: Wu, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CLIP-IT: CLIP-based Pairing for Histology Images Classification
von: Karimian, Banafsheh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MediCLIP: Adapting CLIP for Few-shot Medical Image Anomaly Detection
von: Zhang, Ximiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CLIP-FSAC++: Few-Shot Anomaly Classification with Anomaly Descriptor Based on CLIP
von: Zuo, Zuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SPECIAL: Zero-shot Hyperspectral Image Classification With CLIP
von: Pang, Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FedIA: Federated Medical Image Segmentation with Heterogeneous Annotation Completeness
von: Xiang, Yangyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SuperCLIP: CLIP with Simple Classification Supervision
von: Zhao, Weiheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LMM-Regularized CLIP Embeddings for Image Classification
von: Tzelepi, Maria, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploring Low-Resource Medical Image Classification with Weakly Supervised Prompt Learning
von: Zheng, Fudan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multimodal CLIP Inference for Meta-Few-Shot Image Classification
von: Ferragu, Constance, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MadCLIP: Few-shot Medical Anomaly Detection with CLIP
von: Shiri, Mahshid, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Federated Distillation for Medical Image Classification: Towards Trustworthy Computer-Aided Diagnosis
von: Ren, Sufen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BiCLIP: Bidirectional and Consistent Language-Image Processing for Robust Medical Image Segmentation
von: Talaei, Saivan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

HAVIR: HierArchical Vision to Image Reconstruction using CLIP-Guided Versatile Diffusion
von: Zhang, Shiyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

OmniFM: Toward Modality-Robust and Task-Agnostic Federated Learning for Heterogeneous Medical Imaging
von: Liu, Meilin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MedP-CLIP: Medical CLIP with Region-Aware Prompt Integration
von: Peng, Jiahui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

CDUL: CLIP-Driven Unsupervised Learning for Multi-Label Image Classification
von: Abdelfattah, Rabab, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Multimodal Multilabel Classification by CLIP
von: Guo, Yanming
Veröffentlicht: (2024)

Probing the Efficacy of Federated Parameter-Efficient Fine-Tuning of Vision Transformers for Medical Image Classification
von: Alkhunaizi, Naif, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LowCLIP: Adapting the CLIP Model Architecture for Low-Resource Languages in Multimodal Image Retrieval Task
von: Asgarov, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Language Augmentation in CLIP for Improved Anatomy Detection on Multi-modal Medical Images
von: Kakkar, Mansi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Interpreting and Analysing CLIP's Zero-Shot Image Classification via Mutual Knowledge
von: Sammani, Fawaz, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CLIP-based Point Cloud Classification via Point Cloud to Image Translation
von: Ghose, Shuvozit, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Federated Medical Image Classification under Class and Domain Imbalance exploiting Synthetic Sample Generation
von: Pavan, Martina, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Efficient Medical Image Retrieval Using DenseNet and FAISS for BIRADS Classification
von: Rahman, MD Shaikh, et al.
Veröffentlicht: (2024)