ConvNeXtV2-T

新基准评估成像流式细胞术的自监督学习

研究人员推出了IFC-SSL-Bench，一个旨在评估多光谱成像流式细胞术（IFC）自监督学习（SSL）方法的新框架。该基准测试在两个数据集上评估了六种SSL方法和四种骨干架构，通过比较不同比例带注释数据下的下游分类性能来量化注释效率。研究发现，在形态学分类方面，SSL在仅使用5%的注释数据的情况下，其性能可以媲美完全监督基线，并在低数据量情况下取得了显著的改进。