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Agglomerating Large Vision Encoders via Distillation for VFSS Segmentation
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内容提要
本研究提出了一种新框架，通过知识蒸馏聚合多个大型医疗基础模型，解决医疗图像分割任务中的训练和推理复杂性问题。聚合模型在12个任务中表现优越，Dice系数平均提高2%。
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关键要点
- 本研究提出了一种新框架，通过知识蒸馏聚合多个大型医疗基础模型。
- 该框架旨在解决医疗图像分割任务中的训练开销和推理复杂性问题。
- 聚合模型在12个分割任务中表现优越，Dice系数平均提高了2%。
- 研究成功缩小了低复杂度模型与大型模型之间的性能差距。
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