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Crowd-SAM: 用于拥挤场景物体检测的智能注释器 SAM
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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
本研究探索了在众包环境下使用Segment Anything Model (SAM)为3D DL分割模型培育稀疏标注的潜力。结果显示，尽管SAM生成的标注与地面实况标注相比具有较高的平均Dice得分，但在SAM生成的标注上训练的nnU-Net模型表现明显差于在地面实况标注上训练的nnU-Net模型。
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关键要点
- 本研究探讨了在众包环境下使用Segment Anything Model (SAM)为3D DL分割模型培育稀疏标注的潜力。
- 医学图像分割需要领域专业知识，标注过程劳动密集且耗时。
- 研究结果显示，SAM生成的标注与地面实况标注相比具有较高的平均Dice得分。
- 然而，使用SAM生成的标注训练的nnU-Net模型表现明显低于使用地面实况标注训练的nnU-Net模型。
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