形态无关细胞实例分割的少样本适应
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过引入少样本领域自适应方法，仅需要标注新数据中一到五个细胞即可快速调整模型以保持高准确性，在处理具有细长且非凸形态的细菌数据集时，取得了显著的准确度提升。
本文介绍了一种解决多模态显微图像细胞分割问题的方法，通过开发基于细胞的低级图像特征的自动分类流程和训练分类模型，再针对每个类别训练单独的分割模型，达到了高效且准确的细胞分割。该方法在 NeurIPS 2022 Cell Segmentation Challenge 中取得了优异的 F1 得分 0.8795，并在时间容限范围内运行。
