arXiv cs.CV· Cheng Wan, Chenjun Li, Qingyu Zhao·· 4 小时前AI 评分18
医学视觉上下文学习中的配对依赖：何时解耦与 LUC 课程
When to Unpair: Regulating Pairing Dependence in Medical Visual In-Context Learning
AI 导读
研究提出用测试时错位重排诊断医学视觉 ICL 的配对依赖，发现四个已发布模型均存在不同程度的配对差距。为此提出后期解耦课程 LUC，先匹配训练再随机解耦，在两个骨干网络上几乎消除配对差距并保持或提升匹配性能。在 BraTS 全肿瘤分割上，匹配支持 DSC 从 0.733 升至 0.857，配对差距从 -0.184 收窄至 -0.008。
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