在计算机视觉领域，数据标注始终是制约模型性能提升的瓶颈。传统监督学习需要耗费大量人力进行精细标注，这种模式不仅成本高昂，更严重限制了模型在无标注数据场景下的应用能力。自监督学习技术的突破性进展，特别是SimCLR（Simple Framework for Contrastive Learning...
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破解医疗影像数据困境：SimCLR自监督学习技术的五大核心策略
在医疗影像分析领域，数据标注成本高昂的问题长期制约着深度学习技术的临床应用。传统监督学习方法需要专家级标注数据，而胸部CT标注需要放射科医师平均耗时47分钟/例，乳腺钼靶标注更是需要双人复核机制。这种背景下，SimCLR（Simplified Contrastive Learning of...