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.
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Ключові висновки, отримані з
by Yu Ming,Ziha... о arxiv.org 02-29-2024
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