zhangfeng1133
以下是基于图论的归一化切割（Normalized Cut）图像分割工具的完整实现，结合Tkinter界面设计及Python代码示
• 优化目标：最小化子图间相似性 \text{NCut}(A,B) = \frac{\sum w(u,v)}{\sum w(u,u’) + \sum w(v,v’)}注意：对于512×512图像，典型处理时间约3-8秒（取决于超像素数量）。超像素数量 100-1000 控制初始区域数量 值越高→细节保留越好但计算越慢。切割阈值 0.01-0.2 控制区域合并敏感度 值越低→分割区域越多。• 网状结构：推荐超像素数量=600+，紧凑度=40+超像素数量: 控制初始区域数量(100-1000)
有Li
CXR-LT 2024：一场关于基于胸部X线的长尾、多标签和零样本疾病分类的MICCAI挑战赛|文献速递-深度学习人工智能医疗图像
CXR-LT系列是一项由社区推动的计划，旨在利用胸部X光（CXR）改进肺部疾病分类，解决开放性长尾肺部疾病分类中的挑战，并提升前沿技术的可衡量性（Holste等人，2022）。鉴于这些任务中存在严重的标签不平衡问题，主要评估指标为平均精度均值（mAP），具体为跨类别的“宏平均”精度（macro-averaged AP）。本文对CXR-LT 2024进行了概述，详细介绍了数据整理过程，并汇总了前沿的解决方案，包括使用多模态模型检测罕见疾病、采用先进的生成方法处理含噪声标签，以及针对未见疾病的零样本学习策略。
云边有个稻草人 
Miraitowa_cheems 
