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H11-M14_持續性學習之影像分割模型

Method

為了使細胞實例分割模型具有持續性學習的能力，本方法以兩階段的實例分割模型為框架,加入輸出層級以及特徵層級的知識蒸餾以解決持續性學習裡的災難性遺忘問題,並且以偽標籤方法來解決來解決背景偏移問題，使得模型可以持續學習新資料以及新類別。

Usage

能用於持續性學習之細胞分割模型

Release Note

  • v1.0.0, 2023/07/11

Acknowledgements

This work was supported in part by the National Science and Technology Council, Taiwan under Grant NSTC 111-2634-F-006-012. We thank to National Center for High-performance Computing (NCHC) for providing computational and storage resources.

資料與資源

額外的資訊

欄位 值
維護者 蔡順先
最後更新 十月 10, 2023, 20:24 (CST)
建立 七月 11, 2023, 15:03 (CST)

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