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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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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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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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关键要点
- 提出了一种基于非空间嵌入的无提案分割方法。
- 该方法可处理生物医学图像等难以密集标注的图像。
- 引入了自我监督一致性损失，以解决正-无标签训练中的挑战。
- 在不同显微镜模式下的二维和三维分割问题上取得了最先进的结果。
- 在城市景观和CVPPP实例分割基准上也实现了最先进的结果。
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