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MS-CXR
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新的 MedGrounder 模型推进了通用医学短语定位
研究人员推出了一种新颖的通用医学短语定位 (GMPG) 模型 MedGrounder。这种新方法通过将句子映射到零个、一个或多个图像区域来解决现有系统的局限性，能够处理多区域发现和诸如否定等无法定位的短语。MedGrounder 采用两阶段训练过程，首先在句子-解剖框对齐上进行训练，然后在使用句子-人工标注框数据集进行微调。在 PadChest-GR 和 MS-CXR 数据集上的实验表明，它具有强大的零样本迁移能力，并且在复杂短语方面…
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Venice-H1 模块通过改进查询选择来增强图像分割
研究人员开发了 Venice-H1，一个新颖的后验重排模块，旨在改进指代图像分割 (RIS) 系统。该模块解决了查询选择中的瓶颈问题，当前启发式方法在相当比例的样本上会失败。Venice-H1 利用多尺度网格签名和基于 Transformer 的重排器，并带有故障门，仅在默认选择可能不理想时进行干预。当应用于现有的 RIS 系统时，Venice-H1 在平均交并比 (mIoU) 方面表现出改进，并且即使在零样本迁移到医学成像任务时也显…