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    ICCV 2023:CLIP 驱动的器官分割和肿瘤检测通用模型

    这次要介绍的文章属于 CLIP 在医学图像上的一个应用,思路上不算是创新。CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)是一种多模态模型,这意味着它可以同时处理文本和图像数据。它的目标是将文本描述和图像内容关联起来,使得模型能够理解文本描述与图像之间的语义关系。它通过学习大量的文本和图像来获得对于语义理解的通用知识,这种通用知识可以在各种具体任务中进行微调,使得模型可以适应不同领域的任务。CLIP 使用对比学习的方法来训练模型。它要求模型将相关的文本描述和图像匹配在一起,而将不相关的文本描述和图像分开。这样,模型可以学习如何捕捉文本和图像之间的语义相似性。

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