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自然领域基础模型在医学图像分类中是否有用？
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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
该研究评估了五种基础模型在医学图像分类任务中的可转移性，发现除了DINOv2表现出色外，其他模型未能始终超越基线，表明它们在医学图像分类任务中的可转移性存在限制。
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关键要点
- 该研究评估了五种基础模型在医学图像分类任务中的可转移性。
- DINOv2在医学图像分类任务中表现出色，超越了ImageNet预训练的标准实践。
- 其他模型（SAM、SEEM、BLIP和OpenCLIP）未能始终超越基线。
- 研究结果表明，其他模型在医学图像分类任务中的可转移性存在限制。
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