改善即时任何帧的部分：医学图像分割的辅助在线学习和自适应融合
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。我们引入了一种新的方法，利用在线机器学习的优势，在测试时间内改进了 Segment Anything 模型的分割质量。通过使用修正后的注释来进行在线学习，提出了 Auxiliary Online Learning 方法，通过创建和应用一个小型辅助模型和自适应的在线批次和分割融合方法，提高了在线学习与像 SAM 这样的大规模视觉模型集成的效率和效果，实验证明了该方法的有效性。
Segment Anything Model (SAM)推动了生物医学影像分析领域的进展，但仍存在不足。研究者对SAM的创新技术和医学影像中的应用进行了深入研究。
