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基于层次图像金字塔变换器的结肠活检和肠息肉组织病理图像分类基准评估
在高分辨率组织病理学全幻灯片图像中，使用高质量的像素级标注训练神经网络是昂贵的。然而，最近自监督学习的进展表明，可以学习到高度描述性的图像表示，而无需标注。我们研究了最近的分层图像金字塔变换器（HIPT）模型在结直肠活检和息肉分类等特定任务
PDFa month ago
TJDR：一份高质量的糖尿病视网膜病变像素级注释数据集
通过高质量的 DR 像素级注释数据集（TJDR），本文研究了用于糖尿病视网膜病变（DR）分级的人工智能的有效性，以及通过准确的病变分割增强 DR 分级解释性的研究进展，而这一研究进展面临着像素级注释 DR 数据集稀缺的严重阻碍。
PDF6 months ago
面向不平衡动作的视频肖像分割的部分解耦网络
提出了一种新的复杂大规模多场景视频人像分割数据集（MVPS），通过对 10,843 个样本帧进行像素级精细标注，以实现对视频帧中突出的前景人像进行分割。引入了一种 Part-Decoupling Network（PDNet）的方法，包括 I
PDFa year ago
一种极其简单的一致性正则化半监督医学图像分割方法
本文提出了一种新颖的正则化策略，包括基于插值的混合策略，以此来解决医学图像分割任务中像素级注释不足的普遍问题。实验证明该方法比现有的半监督模型更具优越性，且不需要额外的计算。
PDF2 years ago
无监督领域自适应语义分割的多对抗训练正则化代理
通过提出代理标签方法，使用多重对抗训练产生高质量标签，使得深度模型能够在目标域上进行带监督的训练，以解决语义分割过程中像素级别标注数量巨大，使其难以扩展。
PDF5 years ago
EasyLabel: 一种半自动像素级物体标注工具，用于创建机器人 RGB-D 数据集
本文提出了 EasyLabel 工具来方便地获取密集杂乱场景中像素级别的高质量实体标注。使用该工具生成的 Object Cluttered Indoor Dataset (OCID) 用于系统地比较现有的物体分割方法，并揭示了通过逐像素逐物
PDF5 years ago