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基于文本驱动的基础模型适应用于少量样本的外科工作流程分析
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内容提要
本研究提出Surg-FTDA方法，旨在减少外科工作流程分析对大规模标注数据集的依赖。该方法能够在少量配对数据下处理多种任务，并在生成性和区分性任务中优于基线表现。
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关键要点
- 本研究提出Surg-FTDA方法，旨在减少外科工作流程分析对大规模标注数据集的依赖。
- Surg-FTDA能够在少量配对数据下处理多种外科工作流程分析任务。
- 研究结果表明，Surg-FTDA在生成性任务（图像说明）和区分性任务（三元组识别和阶段识别）中均优于基线表现。
- Surg-FTDA在下游任务中具有良好的泛化能力。
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