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在数据量不足的情况下提取结直肠组织的局部纹理特征用于分类
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的知识蒸馏框架SSTKD，通过引入CDM和DTIEM模块结合结构和统计纹理知识。实验结果表明，该方法在多个数据集上实现了最先进的性能。
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关键要点
- 提出了一种新颖的知识蒸馏框架SSTKD。
- 框架结合了结构和统计纹理知识。
- 引入了轮廓线分解模块（CDM）和去噪纹理亮度均衡化模块（DTIEM）。
- CDM通过迭代Laplacian金字塔和方向性滤波器组对低级特征进行分解。
- DTIEM通过启发式迭代量化和去噪操作提取和增强统计纹理知识。
- 每个知识学习由单独的损失函数进行监督。
- 实验结果表明，该方法在Cityscapes、Pascal VOC 2012和ADE20K数据集上实现了最先进的性能。
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