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CEmb-SAM：具有条件嵌入的分段任意模型用于异构数据的联合学习
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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
本文介绍了一种基于深度学习技术的医学图像分割模型，名为DeSAM。该模型通过解耦mask生成和prompt嵌入来提高自动模式下的泛化能力。实验结果显示，DeSAM方法的dice分数平均提高了8.96%，并且可以在入门级GPU上进行训练。
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关键要点
- 提出了一种基于深度学习的医学图像分割模型DeSAM。
- DeSAM通过解耦mask生成和prompt嵌入来提高自动模式下的泛化能力。
- 实验结果显示DeSAM的dice分数平均提高了8.96%。
- DeSAM可以在入门级GPU上进行训练。
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