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向标签有效的人物抠图迈进：无需辅助轮廓线的弱监督简易基线
本研究提出了一种新的实用人像抠图训练方法，通过精细的像素级人体区域识别和大量繁重的标注来实现。为了降低标注成本，现有的抠图方法通常依赖于图像合成来增加数据集。然而，合成训练图像的不自然性给自然图像带来了新的领域泛化挑战。为了解决这个挑战，我
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3 months ago
通过模型自我消歧来学习多源数据的多功能医学图像分割
通过利用现有数据的局部或稀疏标注分割标签，我们开发了一种成本效益方法来解决与来自不同来源的数据的标签歧义、模态、数据集和分割标签的不平衡相关的挑战，实验结果表明，我们的方法在腹部器官分割的多模态数据集上表现出卓越的性能，凸显出优化现有标注数
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8 months ago
ASC: 面貌与结构一致性的胎儿脑 MRI 分割无监督领域自适应
利用外观和结构一致性的自适应结构模型优于基于配准、半监督学习和现有域自适应方法，通过将高质量胎儿脑图谱的标注适应到另一个领域的未标记胎儿脑 MRI 数据上，降低了标注成本。
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8 months ago
标签类型对使用航空影像训练 SWIN 模型的影响
本研究通过比较使用边界框和分割标签来训练平移窗口变换器的模型，对数据集设计对模型训练和性能的影响进行了研究，发现只使用目标像素训练的模型在分类任务中没有性能改善，而边界框在物体检测性能上与分割标签等价。通过确定这一结果在数据类型和模型架构上
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9 months ago
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