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Towards Interpretable Foundation Models for Retinal Fundus Images
DualIFM is an interpretable self-supervised foundation model for retinal imaging that uses a BagNet backbone and 2D projection to provide faithful, visualizable representations wit…
Hugging Face · Daily Papers
·Samuel Ofosu Mensah, Camila Roa
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Este artigo está em destaque na seleção diária de papers do Hugging Face, curada pela comunidade de pesquisa em IA.
Autores: Samuel Ofosu Mensah, Camila Roa, Kerol Djoumessi, Philipp Berens
- 1 upvotes da comunidade
- Temas: foundation model, self-supervised learning, BagNet, receptive fields, class evidence maps, 2D projection layer
Resumo
Resumo original (em inglês), extraído do paper:
DualIFM is an interpretable self-supervised foundation model for retinal imaging that uses a BagNet backbone and 2D projection to provide faithful, visualizable representations with far fewer parameters than comparable models.Onde ler
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