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arXiv:2308.16461v1 [cs.CV] 2023 年 8 月 31 日
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基于学习的方法的发展极大地提高了从电子显微镜 (EM) 图像中检测突触的能力。然而，为每个数据集训练一个模型非常耗时，而且需要大量的注释。此外，由于数据分布的变化，很难将学习到的模型应用于来自不同大脑区域的数据。在本文中，我们提出了 AdaSyn，这是一个基于分割的两阶段框架，用于具有弱点注释的域自适应突触检测。在第一阶段，我们利用基于分割的管道获得突触实例掩码来解决检测问题。在第二阶段，我们通过重新生成方形掩码来获得高质量的伪标签，从而提高模型在目标数据上的泛化能力。得益于我们的高精度检测结果，我们引入了距离最近原则来匹配成对的前突触和后突触。在 ISBI 2023 的 WASPSYN 挑战赛中，我们的方法排名第一。

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