Samara University Repository
Welcome to the Samara University repository!
This is an open electronic archive created to preserve and disseminate the scientific results of our university. The works of researchers, faculty members, and students are available to everyone for academic and research purposes.
The repository contains dissertations, research articles, educational and methodological materials, monographs, and regulatory documents. The collections cover a wide range of fields: from aerospace technologies, engine engineering, and computer science to history, linguistics, mathematics, and ecology. The archive brings together the scientific heritage of the university, including materials prepared during the period of Samara State Aerospace University and Samara State University.
Looking for publications by author, title, date, or subject? Full-text search will provide relevant results. Want to explore the academic life more closely? Browse materials by the universityâs organizational units.
Descriptions of all publications and articles available in the repository can be found in the libraryâs electronic catalog. Staff and students can log in via the menu "Login -> My Resource Archive" using their personal account credentials (SSAU_id).
Use the archive for study, research, and professional development!
| Title: | Оптимизация архитектуры ConvNeXt, для задачи классификации дерматоскопических изображений |
| Authors: | Захаров Н. К. Матвеева И. А. |
| Keywords: | ConvNeXt dermatoscopic images dermatoscopy malignant melanoma probability calibration skin neoplasm classification threshold tuning дерматоскопические изображения дерматоскопия диагностические свойства конфигураций злокачественная меланома калибровка вероятностей классификация новообразований кожи подбор порога чувствительность детекции |
| Issue Date: | 2026 |
| Citation: | Захаров, 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. |
| Abstract: | Исследованы 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. |
| URI: | http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/64037 |
| ISBN: | |
| ISSN: | |
| ISMN: | |
| Other Identifiers: | RU\НТБ СГАУ\589874 |
| Appears in Collections: | VOLGA CYBER WEEK |
| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| file-134-137.pdf | 1.36 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.