Typicality- and instance-dependent label noise-combating: a novel framework for simulating and combating real-world noisy labels for endoscopic polyp classification

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
1 Online-Ressource.
Sprache
Englisch

Erschienen in
Typicality- and instance-dependent label noise-combating: a novel framework for simulating and combating real-world noisy labels for endoscopic polyp classification ; volume:7 ; number:1 ; day:6 ; month:5 ; year:2024 ; pages:1-16 ; date:12.2024
Visual computing for industry, biomedicine, and art ; 7, Heft 1 (6.5.2024), 1-16, 12.2024

Urheber
Gao, Yun
Fu, Junhu
Wang, Yuanyuan
Guo, Yi
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1186/s42492-024-00162-x
URN
urn:nbn:de:101:1-2407152120124.980094300740
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
14.08.2025, 10:53 MESZ

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Beteiligte

  • Gao, Yun
  • Fu, Junhu
  • Wang, Yuanyuan
  • Guo, Yi
  • SpringerLink (Online service)

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