arXiv · cs.AI· Eiram Mahera Sheikh, Alaa Tharwat, Wolfram Schenck·· 20 小时前
细胞与细胞核实例分割模型评估：提出可持续性感知性能指数 SAPI
Performance at What Cost? A Sustainability-Aware Performance Index for Cell and Nucleus Instance Segmentation
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作者：Eiram Mahera Sheikh, Alaa Tharwat, Wolfram Schenck
首次提交：2026-10-08 00:12
研究任务与主要进展
研究提出可持续性感知性能指数（SAPI），将分割性能、能耗与模型规模结合，用于评估细胞和细胞核实例分割模型。研究在六个 CellBinDB 数据集上以零样本推理评测19个预训练与基础模型，并以少样本适配评测16个可微调模型，同时估算 GPU、CPU 和 RAM 能耗。结果显示，更大、计算需求更高的模型并不总能带来相称的分割质量提升，少样本适配的收益与资源成本也因架构、数据集和适配策略而异。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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