arXiv cs.CV· Muhammad Muhtasim Shahriar, M. F. Mridha·· 4 小时前AI 评分24
LENS-GRF：用于痤疮严重程度分级与多标注者临床 oracle 分析的排列不变病变证据网络与门控残差融合
LENS-GRF: Permutation-Invariant Lesion Evidence Network with Gated Residual Fusion for Acne Severity Grading and Multi-Rater Clinical Oracle Analysis
AI 导读
LENS-GRF 提出面向四类痤疮严重程度分级的可解释多阶段框架，用排列不变的 Lesion Set Transformer 编码局部病变并做门控残差融合。在 ACNE04 上，配合 YOLOv11s 的全自动版本达 80.82% 准确率，使用真值病变标注达 95.89%、QWK 0.9753。
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