Недостаток точности: контрольный показатель эффективности и статистического обеспечения ResNet50 и Трансформатор зрения для объяснимой многоклассной классификации кишечных заболеваний

arXiv: 261 030.33965v 1 Annualce Type: New Humber Brieflow: Автоматизированная классификация результатов анализа желудочно-кишечного (GI) в эндоскопических изображениях может способствовать раннему диагностированию, но архитектуры часто выбираются только по точности. Мы представляем контролируемый, воспроизводимый эталонный показатель ResNet50 и Vit-B/16 для восьмиклассной классификации GI на общедоступном наборе данных Kvasir (4 000 изображений), используя стратифицированный раздел (400 испытательных снимков) и крестировку группы в 5 раз по всем изображениям. В случае перекрестного подтверждения ResNet50 и ViT-B/16 достигли 92,12% и 91,70% точности, а процедура двух односторонних испытаний (TOST) показала эквивалентность в пределах процентного предела +/-3 (дифференциация +043, 90% CI - 0,33-1,18; p <0,001). Архитектура отличалась главным образом от стоимости: ResNet50 имела в 3,6 раза меньше параметров и в 4,3% меньше операций, в 2,5 раза меньше одноименных процессов (69 против 177 мс) и в 3,8% больше ГПС. Интервертная калибровка была аналогичной (ожидаемая погрешность калибровки 0,021 против 0,023)