核心概念
Annotationseffizientes Lernen für Nukleus-Instanzsegmentierung durch die Einführung von Few-Shot Learning.
要約
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.
- Einführung von Few-Shot Learning für Nukleus-Instanzsegmentierung
- Strukturführung zur Bewältigung von Herausforderungen
- Experimente zeigen überlegene Leistung gegenüber anderen Methoden
統計
SGFSIS kann vergleichbare Leistung zur vollständig überwachten Lernmethode mit weniger als 5% der Annotationen erzielen.
Das SGFSIS-Framework übertrifft andere annotationseffiziente Lernparadigmen.
Die Leistung von SGFSIS verbessert sich mit zunehmender Anzahl von Schüssen.
引用
"Unser SGFSIS kann allgemein vergleichbare Leistung zur vollständig überwachten Lernmethode mit weniger als 5% der Annotationen erzielen."