- Project
- AI/ML
- Riset
- Solo
- 2026
Klasifikasi lesi kulit (HAM10000)
Tiga backbone vision modern dibandingkan pada 7 kelas tidak seimbang, dinilai dengan macro-F1.
Cara kerjanya
- 01HAM10000: 10.015 citra dermoskopi, 7 kelas
- 02ConvNeXt V2-Tiny, DeiT III-Small, MaxViT-Tiny
- 03Macro-F1 sebagai metrik utama
Macro-F1 ConvNeXt V2Naik dari 0,635; AUROC 0,957 pada 7 kelas tidak seimbang.
Macro-F1 ConvNeXt V2
Naik dari 0,635; AUROC 0,957 pada 7 kelas tidak seimbang.
Masalahnya
Pada data lesi kulit sebagian besar citra jinak, sehingga akurasi menyembunyikan buruknya penanganan kelas langka.
Bagian saya
Menjalankan perbandingan dan perbaikan pada ConvNeXt V2.
Yang tidak berhasil
- Percobaan pertama ConvNeXt V2 mencapai 0,635 macro-F1.
Batasan
- Project mata kuliah pada dataset publik; tidak divalidasi secara klinis.