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关于组织学图像中核实例分割的区段任何模型的普适性
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内容提要
本文评估了SAM模型在零样本学习和微调下的核实例分割性能，并与其他方法进行比较。同时提出使用核实例检测模型为SAM提供视觉提示，从组织学图像中生成核实例掩模。
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关键要点
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SAM模型是计算机视觉领域针对目标分割任务的第一个可提示的基础模型。
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本文评估了SAM在零样本学习和微调下的核实例分割性能。
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SAM的性能与其他代表性方法进行了比较，特别是在模型泛化能力方面。
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提出使用核实例检测模型为SAM提供视觉提示，生成核实例掩模。
