arXiv ID:
2604.24109
SemiSAM-O1:我们能在多大程度上推动高效标注的医学图像分割? / SemiSAM-O1: How far can we push the boundary of annotation-efficient medical image segmentation?
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一个名为SemiSAM-O1的医学图像分割框架,它仅需一个标注模板图像,就能通过结合基础模型的强大特征提取能力和一个迭代的伪标签生成与优化循环,在多种复杂的医学影像模态上达到接近全监督学习的效果,同时大幅降低了计算成本。