显微镜图像中基于对象为中心的细胞实例分割的无监督学习

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内容提要

本文提出了一种无提案分割方法,可处理难以密集标注的图像,并引入了自我监督一致性损失,解决正-无标签训练中的挑战。在不同场景下实现了最先进的结果。

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