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可学习的跨模态知识蒸馏在多模态学习中的应用与缺失模态
本文提出了一种可学习的跨模态知识蒸馏(LCKD)模型,通过从最佳性能模态中提取有用信息,自适应地识别重要模态并将知识蒸馏给其他模态,从而解决了缺失模态问题,实验证明 LCKD 在肿瘤分割中的表现超过其他方法,分割 Dice 分数提高了 3.
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9 months ago
腹部 CT 中快速、低资源和准确的器官与全癌肿瘤分割的两阶段混合监督框架
提出了一种混合有导师的框架(StMt),通过使用部分标记和未标记的数据进行腹部器官和肿瘤的分割。采用两阶段分割流程和基于整体体积的输入策略,以最大程度地提高分割准确性,并同时满足推断时间和 GPU 内存使用的要求。在 FLARE2023 的
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10 months ago
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