Multi Label Classification On Chexpert

評価指標

AVERAGE AUC ON 14 LABEL

NUM RADS BELOW CURVE

評価結果

このベンチマークにおける各モデルのパフォーマンス結果

比較表

モデル名	AVERAGE AUC ON 14 LABEL	NUM RADS BELOW CURVE
モデル 1	0.903	1.600
モデル 2	0.879	0.600
モデル 3	0.911	2.200
モデル 4	0.882	0.600
モデル 5	0.618	0.200
モデル 6	0.899	1.600
モデル 7	0.923	2.400
モデル 8	0.897	1.200
モデル 9	0.919	2.200
モデル 10	0.917	2.400
モデル 11	0.909	2.200
モデル 12	0.881	1.000
モデル 13	0.912	2.000
モデル 14	0.884	0.800
モデル 15	0.909	2.000
モデル 16	0.927	2.600
モデル 17	0.850	0.600
モデル 18	0.923	2.400
モデル 19	0.862	0.800
モデル 20	0.924	2.400
モデル 21	0.923	2.600
モデル 22	0.899	1.400
モデル 23	0.922	2.800
モデル 24	0.929	2.800
モデル 25	0.887	1.200
モデル 26	0.915	2.200
モデル 27	0.913	2.200
モデル 28	0.860	0.600
モデル 29	0.887	1.200
モデル 30	0.887	1.200
モデル 31	0.889	1.400
モデル 32	0.906	1.600
モデル 33	0.913	2.000
モデル 34	0.908	2.000
モデル 35	0.897	1.600
モデル 36	0.865	0.600
モデル 37	0.923	2.400
projective-transformation-rectification-for	0.906	1.600
モデル 39	0.915	2.200
モデル 40	0.916	2.400
モデル 41	0.889	1.400
モデル 42	0.900	1.200
category-wise-fine-tuning-for-image-multi	0.933	-
モデル 44	0.838	0.400
モデル 45	0.834	0.400
モデル 46	0.895	1.000
モデル 47	0.901	1.400
モデル 48	0.919	2.600
モデル 49	0.760	0.000
モデル 50	0.886	0.800
モデル 51	0.929	2.600
モデル 52	0.913	2.200
モデル 53	0.481	0.000
モデル 54	0.899	1.400
モデル 55	0.929	2.600
モデル 56	0.914	2.000
モデル 57	0.919	2.400
モデル 58	0.884	1.600
モデル 59	0.925	2.400
モデル 60	0.928	2.600
モデル 61	0.898	1.800
モデル 62	0.924	2.400
モデル 63	0.924	2.400
モデル 64	0.917	2.200
モデル 65	0.844	0.400
モデル 66	0.916	2.200
モデル 67	0.909	1.800
モデル 68	0.920	2.600
モデル 69	0.927	2.600
モデル 70	0.927	3.000
モデル 71	0.863	0.800
モデル 72	0.848	0.200
モデル 73	0.899	1.600
モデル 74	0.917	2.200
モデル 75	0.906	1.600
モデル 76	0.875	1.200
モデル 77	0.769	0.000
モデル 78	0.899	2.000
モデル 79	0.905	1.600
モデル 80	0.887	1.200
モデル 81	0.880	1.200
モデル 82	0.878	0.600
モデル 83	0.923	2.400
モデル 84	0.876	1.200
モデル 85	0.732	0.600
モデル 86	0.902	2.000
モデル 87	0.923	2.600
モデル 88	0.916	2.400
モデル 89	0.886	1.000
モデル 90	0.882	0.800
モデル 91	0.911	2.000
モデル 92	0.724	0.000
モデル 93	0.919	2.600
anatomy-x-net-a-semi-supervised-anatomy-aware	0.917	2.600
モデル 95	0.916	2.600
interpreting-chest-x-rays-via-cnns-that	0.929	2.600
モデル 97	0.898	1.200
モデル 98	0.907	1.600
モデル 99	0.904	1.200
モデル 100	0.925	2.400
モデル 101	0.926	2.600
モデル 102	0.500	0.000
モデル 103	0.918	2.600
モデル 104	0.914	2.600
モデル 105	0.894	1.600
モデル 106	0.890	1.000
projective-transformation-rectification-for	0.899	1.400
モデル 108	0.860	0.800
robust-deep-auc-maximization-a-new-surrogate	0.930	2.800
モデル 110	0.922	2.400
モデル 111	0.918	2.600
モデル 112	0.883	1.200
モデル 113	0.524	0.000
モデル 114	0.928	2.600
モデル 115	0.876	1.000
category-wise-fine-tuning-for-image-multi	0.918	2.600
モデル 117	0.918	2.600
モデル 118	0.914	2.400
モデル 119	0.920	2.400
モデル 120	0.921	2.400
モデル 121	0.897	1.600
interpreting-chest-x-rays-via-cnns-that	0.930	2.600
モデル 123	0.919	2.400
モデル 124	0.895	1.800
モデル 125	0.921	2.400
モデル 126	0.907	1.600
モデル 127	0.797	0.600
モデル 128	0.894	1.600
モデル 129	0.896	1.400
モデル 130	0.894	1.600
モデル 131	0.853	0.000
モデル 132	0.923	2.600
モデル 133	0.924	2.400
モデル 134	0.895	1.400
モデル 135	0.888	1.000
モデル 136	0.908	1.800
モデル 137	0.911	2.200
モデル 138	0.859	0.600
モデル 139	0.840	0.400
anatomy-x-net-a-semi-supervised-anatomy-aware	0.926	2.600
モデル 141	0.898	1.400
モデル 142	0.875	1.000
masks-and-manuscripts-advancing-medical-pre	0.909	-
モデル 144	0.891	1.000
モデル 145	0.859	0.600
モデル 146	0.822	0.000
モデル 147	0.882	0.400
モデル 148	0.916	2.200
モデル 149	0.868	0.600
モデル 150	0.917	2.000
モデル 151	0.861	0.400
モデル 152	0.911	2.000
モデル 153	0.892	1.600
モデル 154	0.895	1.200
chexclusion-fairness-gaps-in-deep-chest-x-ray	0.805	-
モデル 156	0.896	1.400
モデル 157	0.873	0.800
モデル 158	0.911	2.200
モデル 159	0.896	1.400
モデル 160	0.929	2.600
モデル 161	0.727	0.000
モデル 162	0.915	2.400
モデル 163	0.924	2.400
モデル 164	0.927	2.600
モデル 165	0.899	1.800
モデル 166	0.888	1.000
モデル 167	0.910	2.200
モデル 168	0.901	1.600
モデル 169	0.917	2.200
モデル 170	0.908	1.800
モデル 171	0.868	0.800
モデル 172	0.606	0.000
モデル 173	0.830	0.200
モデル 174	0.900	1.600
モデル 175	0.923	2.600
モデル 176	0.915	2.600
モデル 177	0.606	0.000
モデル 178	0.912	2.200
モデル 179	0.911	2.000
モデル 180	0.899	1.600
モデル 181	0.921	2.600
モデル 182	0.926	3.000
モデル 183	0.615	0.000
モデル 184	0.915	2.400
projective-transformation-rectification-for	0.896	1.400
モデル 186	0.919	2.200
モデル 187	0.479	0.000
モデル 188	0.858	0.000
モデル 189	0.481	0.000
モデル 190	0.894	1.000
モデル 191	0.871	0.600
モデル 192	0.895	1.600
モデル 193	0.919	2.400
モデル 194	0.854	0.800
モデル 195	0.907	1.400
モデル 196	0.916	2.600
モデル 197	0.905	2.000
モデル 198	0.890	1.000
モデル 199	0.575	0.000
モデル 200	0.905	1.800
モデル 201	0.890	0.800
モデル 202	0.851	0.400
モデル 203	0.842	0.200
モデル 204	0.858	1.000
モデル 205	0.835	0.000
モデル 206	0.848	0.600
モデル 207	0.896	1.400
モデル 208	0.902	1.800
モデル 209	0.922	2.400
モデル 210	0.883	0.600
モデル 211	0.921	2.400
chexpert-a-large-chest-radiograph-dataset	0.907	1.800
モデル 213	0.891	1.200
モデル 214	0.906	1.600
モデル 215	0.837	0.200
モデル 216	0.736	0.000
モデル 217	0.850	0.400
モデル 218	0.916	2.400
モデル 219	0.861	1.000
モデル 220	0.911	2.200
モデル 221	0.873	0.400
モデル 222	0.886	1.200
モデル 223	0.531	0.000
モデル 224	0.926	2.600
モデル 225	0.896	1.600
モデル 226	0.924	2.600