arXiv cs.CV· Biplab Poudel, Betserai Albert Magarire, Anish Kumar Shah, Jiacheng Xie, Dong Xu·· 5 小时前AI 评分16
GDBA-Net：面向跨域细胞核分割的 SAM2 门控双分支适配方法
GDBA-Net: A Gated Dual-Branch Adaptation of SAM2 for Robust Cross-Domain Nuclei Segmentation
AI 导读
GDBA-Net 通过门控双分支适配器（GDBA）改造冻结的 SAM2 编码器，将预训练语义表示与频率导出的结构先验结合，仅需 4.3M 可训练参数。该框架在六个细胞核分割基准上取得数据集内 SOTA，并在跨数据集和 five-shot 适配协议下持续优于 CNN、Transformer 及基础模型方法。消融实验表明性能提升来自语义-频率互补与自适应门控的协同设计，而非模型容量增加。
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