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自监督的医学图像数据可视化
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过自监督学习方法和数据增强，可以获得语义上有意义的图像数据集表示。最近的自监督学习方法$t$-SimCNE在医学图像数据集上产生具有语义上有意义的聚类的2D可视化。增加数据增强的集合以包括任意旋转改善了类别可分性的结果。这些2D表示可用于辅助数据探索和注释，改进常见的数据可视化方法。
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关键要点
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通过自监督学习和数据增强可以获得语义上有意义的图像数据集表示。
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自监督学习方法$t$-SimCNE在医学图像数据集上产生具有语义上有意义的聚类的2D可视化。
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增加数据增强集合以包括任意旋转改善了类别可分性。
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这些2D表示可用于辅助数据探索和注释，改进常见的数据可视化方法。
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