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Titel:
BiSeg-SAM: Weakly-Supervised Post-Processing Framework for Boosting Binary Segmentation in Segment Anything Models
Dokumenttyp:
Konferenzbeitrag
Autor(en):
Su, Encheng; Cao, Hu; Knoll, Alois
Seitenangaben Beitrag:
2430-2437
Kongress- / Buchtitel:
2024 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM)
Verlag / Institution:
IEEE
Publikationsdatum:
03.12.2024
Jahr:
2024
Volltext / DOI:
doi:10.1109/bibm62325.2024.10822087
BibTeX
Vorkommen:
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TUM School of Computation, Information and Technology
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Informatik 6 - Lehrstuhl für Robotik, Künstliche Intelligenz und Echtzeitsysteme (Prof. Knoll)
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