arXiv cs.CV· Angelo Jovin Yamachui Sitcheu, Roxana-Teodora Fetescu, Thomas Lautenschlager, Nils Friederich, Linus Schilpp, Stephan Allgeier, Luca Deininger, Daniel H\"ubschmann, Ralf Mikut·· 3 小时前AI 评分38
IFC-SSL-Bench：面向标注高效的多光谱成像流式细胞术自监督学习基准
IFC-SSL-Bench: Benchmarking Self-Supervised Learning for Annotation-Efficient Multispectral Imaging Flow Cytometry
AI 导读
研究者提出 IFC-SSL-Bench，在 IFC（多光谱成像流式细胞术）上系统评测自监督学习，覆盖 6 种 SSL 方法与 4 种骨干网络、两个异构数据集。SSL 仅用 5% 标注即在形态学分类上追平用满 100% 标注的全监督基线，5% 以下低数据区间优势更明显，MoCo-v2 搭配 ConvNeXt 为最佳组合。1% 标注下，SSL 让结构复杂类别的 F1 提升超 35 个百分点。
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