1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 04. Материалы конференций
  3. Институт информатики и кибернетики
  4. VOLGA CYBER WEEK
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorЗахаров Н. К.ru
dc.contributor.authorМатвеева И. А.ru
dc.date.accessioned2026-10-27T05:28:56Z-
dc.date.available2026-10-27T05:28:56Z-
dc.date.issued2026ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\589874ru
dc.identifier.citationЗахаров, Н. К. Оптимизация архитектуры ConvNeXt, для задачи классификации дерматоскопических изображений = Optimization of the ConvNeXt architecture for dermatoscopic image classification / Н. К. Захаров, И. А. Матвеева // Volga Cyber Week : материалы Всерос. II молодеж. науч.-практ. конф. по информатике и кибернетике (Самара, 12-15 мая 2026 г.) / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; под общ. ред. А. В. Куприянова. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2026. - С. 134-137.ru
dc.identifier.isbnru
dc.identifier.issnru
dc.identifier.ismnru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/64037-
dc.identifier.npsru
dc.identifier.orcidru
dc.description.abstractИсследованы 49 конфигураций нейросетевой классификации дерматоскопических изображений из набора HAM10000. Исследовано влияние на эффективность классификации предварительной обработки данных, балансировки классов, контролируемого контрастивного обучения, использования фокальной функции потерь, калибровки вероятностей и подбора порога. Показано, что лучший общий баланс метрик дает сочетание ConvNeXt, весов классов и контрастивного обучения, а максимальная чувствительность идентификации злокачественной меланомы достигается при перевыборке редких классов.ru
dc.description.firstpage134ru
dc.description.lastpage137ru
dc.format.mimetypeTextru
dc.language.isorusru
dc.sourceVolga Cyber Week : материалы Всерос. II молодеж. науч.-практ. конф. по информатике и кибернетике (Самара, 12-15 мая 2026 г.). - Текст : электронныйru
dc.textpart-
dc.subjectConvNeXtru
dc.subjectdermatoscopic imagesru
dc.subjectdermatoscopyru
dc.subjectmalignant melanomaru
dc.subjectprobability calibrationru
dc.subjectskin neoplasm classificationru
dc.subjectthreshold tuningru
dc.subjectдерматоскопические изображенияru
dc.subjectдерматоскопияru
dc.subjectдиагностические свойства конфигурацийru
dc.subjectзлокачественная меланомаru
dc.subjectкалибровка вероятностейru
dc.subjectклассификация новообразований кожиru
dc.subjectподбор порогаru
dc.subjectчувствительность детекцииru
dc.titleОптимизация архитектуры ConvNeXt, для задачи классификации дерматоскопических изображенийru
dc.typeTextru
Appears in Collections:VOLGA CYBER WEEK

Files in This Item:
File SizeFormat 
file-134-137.pdf1.36 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.