大模型对齐与安全

Beyond Natural-Image Foundation Models: Benchmarking Satellite Pretraining for Ophthalmic Image Analysis

超越自然图像基础模型：针对眼科图像分析的卫星图像预训练基准测试

Lovre Antonio Budimir, Mingya Alexa Gong, Alyssa Foong Quinney, Ivana Matovinović, Yukun Zhou, Pearse A. Keane, Sven Lončarić, Marinko V. Šarunić

机构 * Faculty of Electrical Engineering and Computing, University of Zagreb（萨格勒布大学电气工程与计算机学院） ； University College London（伦敦大学学院） ； Institute of Ophthalmology, University College London（伦敦大学学院眼科研究所） ； Department of Computer Science, University College London（伦敦大学学院计算机科学系） ； NIHR Moorfields Biomedical Research Centre（NIHR穆尔菲尔德生物医学研究中心） ； Hawkes Institute, University College London（伦敦大学学院霍克斯研究所） ； Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust（穆尔菲尔德眼科医院NHS基金会信托） 纠错

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AI总结 本文针对眼科图像分析，对比卫星图像与自然图像预训练的视觉基础模型，发现卫星图像预训练在眼科任务上表现优于自然图像，部分任务可媲美医学专家模型。

Comments Accepted at the ECCV 2026 Workshop on Medical Foundation Models and Benchmarks (MEDFMB)