Sep, 2023

GCL:基于梯度引导的医学图像分割与多视角元标签的对比学习

TL;DR通过提出的 Gradient Mitigator 方法,我们解决了梯度引导的方式下不相容的多角度元标签之间的 “语义矛盾” 问题,并开发了一种名为 Gradient Filter 的新方法,根据梯度幅度动态筛选具有最具区分性能量的像素对,从而使得经过预训练的模型实现更好的高级语义识别能力。综合实验验证了我们的新方法 GCL:(1)学习了信息丰富的图像表示并显著提高了使用有限标签的分割性能,(2)在分布不一致的数据集上展示了良好的泛化能力。