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Identifying Melanoma Images using EfficientNet Ensemble: Winning Solution to the SIIM-ISIC Melanoma Classification Challenge

本文介绍在SIIM-ISIC Melanoma Classification Challenge（黑色素瘤分类挑战赛）中的获奖方案。

它是一个具有不同主干和输入大小的卷积神经网络(CNN)模型的集合，其中大多数是仅有图像的模型，而少数模型使用了图像级和患者级元数据。

获胜的关键是：
(1)稳定的验证方案
(2)良好的模型目标选择
(3)精心调整的 pipeline
(4)用非常多样化的模型进行合集

获奖作品在交叉验证(Cross Validation)上获得了0.9600AUC的成绩，在私人排行榜上获得了0.9490AUC的成绩。

作者 | Qishen Ha, Bo Liu, Fuxu Liu
单位 | LINE Corp；英伟达；ReadSense Ltd
论文 | https://t.cn/A6bo8wx4
代码 | https://t.cn/A6bo8wxU

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