Das Paper stellt ein Framework für die annotationseffiziente Nukleus-Instanzsegmentierung vor, das auf Few-Shot Learning basiert. Es adressiert die Herausforderung der knappen Annotationen durch die Nutzung externer vollständig annotierter Datensätze. Das vorgeschlagene SGFSIS-Framework übertrifft andere Lernparadigmen in der Leistung und ermöglicht vergleichbare Ergebnisse zur vollständig überwachten Lernmethode mit weniger als 5% der Annotationen.
A otro idioma
del contenido fuente
arxiv.org
Ideas clave extraídas de
by Yu Ming,Ziha... a las arxiv.org 02-29-2024
https://arxiv.org/pdf/2402.16280.pdfConsultas más profundas