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Haoliang Sun
Haoliang Sun
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DeferredSeg框架通过人机协作增强医学图像分割
研究人员开发了DeferredSeg，一个旨在通过整合人机协作系统来提高医学图像分割可信度的新框架。该系统动态地将像素分配给自动分割器或人类专家，解决了AI预测中过度自信和自信不足的问题。该框架包含一个用于训练延迟决策的代理协作损失和一个用于保持分割掩模平滑的空间一致性损失。DeferredSeg还可以扩展到多专家设置，并进行负载均衡以均匀分配工作量。
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新的HopS方法改进了具有部分标签的视觉语言模型的提示学习
研究人员开发了一种名为整体最优标签选择（HopS）的新方法，用于在仅有部分标签可用时改进视觉语言模型的提示学习。HopS采用两种策略：一种基于最近邻及其softmax分数识别最可能标签的局部过滤器，以及一种使用最优传输将采样分布映射到候选标签分布的全局目标。在八个基准数据集上的实验表明，HopS在部分监督下始终能提高性能，优于现有方法，并为弱监督场景提供了实用的解决方案。
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新的黎曼平均流方法可实现更快的生成模型采样
研究人员推出了一种名为黎曼平均流（RMF）的新型方法，用于在黎曼流形上运行的生成模型。与先前需要大量模拟进行采样的方法不同，RMF通过定义一个平行传输的平均速度场来实现一步生成。该方法在对数映射切线表示中具有实用性，可降低计算成本并避免轨迹模拟。在球体、环面、SO(3)和SE(3)等各种流形上的实验表明，RMF在提高效率和降低成本的同时，实现了具有竞争力的采样质量，并且还支持条件生成。