Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）

IBoxCLA: Towards Robust Box-supervised Segmentation of Polyp via Improved Box-dice and Contrastive Latent-anchors

IBoxCLA：通过改进的盒式骰子和对比潜在锚点实现息肉的鲁棒盒监督分割

Qiang Hu, Ying Chen, Hongkuan Shi, Qiang Li, Zhiwei Wang

机构 * Wuhan National Laboratory for Optoelectronics, Huazhong University of Science and Technology（光学电子国家重点实验室，华中科技大学） 纠错

AI总结 研究针对盒监督息肉分割中模型形状坍塌问题，提出改进的盒式骰子（IBox）和对比潜在锚点（CLA）两种学习方式，结合训练出IBoxCLA模型，该模型在多数据集实验中表现出色，相比其他盒监督技术有显著性能提升。