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上下文感知无配对神经薛定谔桥在视网膜眼底图像增强中的应用
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文评估了FLAIR模型在眼底图像分类中的可迁移性，结果显示使用FLAIR模型进行迁移可获得2.5%的性能增益。通过线性探测初始化分类器，可以避免特征退化，最佳地重用预训练特征。FLAIR等基础模型将推动基于深度学习的眼底图像分析的发展。
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关键要点
- 使用基于Imagnet预训练的深度学习模型是处理医学图像分类中数据稀缺性的传统解决方案。
- 领域之间的高差异性可能导致有限的增益。
- 适应领域专业化基础模型的范式是一种有前景的替代选择。
- 本文评估了视觉-语言基础模型FLAIR在眼底图像分类中的可迁移性。
- FLAIR特征作为眼底图像分类的起点，性能与基于Imagenet初始化的迁移学习方法进行了比较。
- 直接从FLAIR模型进行迁移可以获得2.5%的性能增益。
- 对整个网络进行微调时，性能差距增加到4%。
- 使用线性探测初始化分类器可以避免特征退化，最佳重用预训练特征。
- FLAIR等基础模型将推动基于深度学习的眼底图像分析的发展。
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