Jul, 2023
All-in-SAM：从弱注释到基于提示微调的像素级细胞核分割
All-in-SAM: from Weak Annotation to Pixel-wise Nuclei Segmentation with Prompt-based Finetuning
Can Cui, Ruining Deng, Quan Liu, Tianyuan Yao, Shunxing Bao...
TL;DR本文提出了一个称为 all-in-SAM 的流程，通过将 SAM 用于整个 AI 开发工作流（从注释生成到模型微调），而无需在推理阶段使用手动提示，取代了在推理阶段使用提示的方法，可以在不需要手动提示的情况下更好地完成生物医学图像分割任务，并在公共数据集 Monuseg 上的一个核分割任务中超越了最先进的方法，并且使用弱注释进行 SAM 微调的实验结果表明其性能相对于使用强像素注释数据的方法而言具有竞争力。