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Is Self-Supervision Enough? A Benchmark Comparison of Foundation Models and End-to-End Training for Mitotic Figure Classification
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究比较了基础模型与端到端训练在有丝分裂图形分类中的有效性。结果表明，端到端模型在不同数据量下均优于基础模型，且在领域转移方面表现更佳，推翻了之前的假设。
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关键要点
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本研究比较了基础模型与端到端训练在有丝分裂图形分类中的有效性。
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研究发现端到端模型在不同数据量下均优于基础模型。
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端到端模型在领域转移方面表现更佳，推翻了之前的假设。
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基础模型在减少标注数据需求和增强领域鲁棒性方面的表现不如端到端模型。
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