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Ümit Mert Çaǧlar
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深度学习模型提高结直肠癌分割精度
研究人员开发了一种新的深度学习流程,用于对组织病理学图像中的结直肠癌 (CRC) 进行分割,旨在加快诊断速度并提高生存率。该系统利用了密集预测变换器和由大型语言模型指导的自适应增强策略。这种方法将特定数据集上的 CRC 分割 F1 分数从 62.92 提高到 69.84。
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AI数据质量指标与人类感知和任务性能不一致
一篇新发表在arXiv上的论文探讨了自动化数据质量指标与其在深度学习模型(尤其是在地球观测领域)中的实际效用之间的脱节。研究强调,像FID和LPIPS这样关注视觉保真度的常用指标,并不总是与人类感知或下游任务性能一致。研究发现,像旋转这样的扰动会显著改变指标得分,而不会影响人类识别;并且在自动化指标上得分较低的合成数据,在与真实数据一起使用时,可以提高下游性能。作者总结认为,在评估地理空间应用的合成数据集时,应优先考虑人类评估和任务特…