BatchBench：基于 JUMP Cell Painting 的 AI 批次效应与域偏移鲁棒性基准
BatchBench: Benchmarking AI Robustness to Batch Effects and Domain Shift in Biomedical Images - A JUMP Cell Painting Leaderboard
AI 导读
研究者推出 BatchBench 排行榜，用于评估 AI 系统在生物医学图像上应对未见实验批次和数据来源的鲁棒性。该基准构建于 JUMP-CP 数据集之上，后者采用 Cell Painting 方法生成，具有显著的批次效应与域偏移。现有域自适应方法在域偏移下仍存在明显性能差距。
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org