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低秩持续金字塔视觉变换器：轻量适应下逐步分割CT全身器官
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的持续语义分割模型，利用低秩适应技术（LoRA）在不改变大部分预训练参数的情况下，有效分割新器官，避免遗忘，并降低参数增长率，性能接近最新模型。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的持续语义分割模型。
- 该模型利用低秩适应技术（LoRA）进行优化。
- 模型在不改变大部分预训练参数的情况下，有效分割新器官。
- 避免了灾难性遗忘的问题。
- 显著降低了参数增长率。
- 模型性能接近最新的分割模型。
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