MKD-LMF蒸馏多模态知识至图像模型

Shrihari Dumbre与Bikash Santra提出MKD-LMF，用于胃腺癌全视野切片图像的亚型分类；论文称，其图像专用学生在PatchGastric基准上的平均准确率较所比较的现有方法至少高3.35%。 该框架训练阶段以预训练的WSI图像编码器和临床文本编码器组成教师，通过低秩多模态融合建模图文交互，再将融合表征蒸馏给仅需图像输入的学生模型，从而在推理时不使用临床文本。上述性能为arXiv论文报告的基准测试结果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。