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foreground-aware contrastive learning
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通过粗细自我监督进行息肉分割模型的无监督适应
本文研究了一个实际问题 —— 无源域自适应(SFDA),提出了一种名为 RPANet 的新的 SFDA 框架,该框架通过粗细自监督学习来学习区域级和像素级有判别性的表示,实验表明 RPANet 在医学应用中超越了现有的 SFDA 和 UDA
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a year ago
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