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TOOL · CL_194157 · Aug 11 · 04:00

DINOv3 微调用于医学图像分类，取得最先进成果

研究人员开发了一种高效的微调方法，用于对最初在自然图像上训练的 DINOv3-H+ 视觉 Transformer 进行非典型有丝分裂图像 (AMF) 分类。通过使用低秩适配 (LoRA) 并仅训练 130 万个参数，结合广泛的数据增强和领域加权 Focal Loss，该模型能有效处理领域异质性。该方法在 MIDOG 2025 挑战赛中取得了最先进的成果，展示了从自然图像到组织病理学数据的强大迁移学习能力。