OU-CoViT 具有图像双重适应功能的 Copula 增强型双通道多任务 VisionTransformers ！

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前言   使用尖端超宽场（UWF）眼底摄影和联合建模多个离散和连续的临床评分对近视筛查提出了一种有前途的新范式。这两种眼睛（OU）的眼科现象中产生的“单眼不对称性”的生物双通道框架需要新的应用在现有的基于SOTA Transformer 的模型上。然而，将copula模型用于深度学习（DL）中的多个混合离散-连续标签的应用具有挑战性。 此外，将先进的基于 Transformer 的模型应用于小医疗数据集也具有挑战性，因为容易过拟合和计算机资源限制。为了解决这些挑战，作者提出了OU-CoViT：一种新颖的Copula-Enhanced生物双通道多任务视觉 Transformer ，具有双重自适应应用于OU-UWF图像。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源： 集智书童 仅用于学术分享，若侵 ………………………………