Parameter-efficient contrastive language-image pre-training (CLIP) adaptation for few-shot anomaly detection in ultra-widefield fundus images

Guoliang Liao, Hanyue Xu, Haoyue Ai, Tong Wang, Yufan Huang, Lin Han, Yan Zhuang, Ke Chen, Ming Zhang, Jiangli Lin

doi:10.1016/j.pdpdt.2026.105461

CrossrefInformační karta

Parameter-efficient contrastive language-image pre-training (CLIP) adaptation for few-shot anomaly detection in ultra-widefield fundus images

Guoliang Liao, Hanyue Xu, Haoyue Ai, Tong Wang, Yufan Huang, Lin Han, Yan Zhuang, Ke Chen, Ming Zhang, Jiangli Lin

Photodiagnosis and Photodynamic Therapy · 2026-06 · 59 · 105461

DOI: 10.1016/j.pdpdt.2026.105461 ↗

Abstrakt Bibliografické údaje

Abstrakt

Není k dispozici žádný abstrakt.

Bibliografické údaje

Autoři/ky: Guoliang Liao, Hanyue Xu, Haoyue Ai, Tong Wang, Yufan Huang, Lin Han, Yan Zhuang, Ke Chen, Ming Zhang, Jiangli Lin
Časopis: Photodiagnosis and Photodynamic Therapy
Rok vydání: 2026
Ročník / číslo: 59
Stránky: 105461
Vydavatel: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.pdpdt.2026.105461
ISSN: 1572-1000
Zdroj: Crossref

Znalosti, které odpovídají vaší práci.

Od bezplatného začátku přes osobní rešerše literatury až po kompletní Research Suite.

Zobrazit tarify →

Jsou zahrnuty všechny plné texty vydavatelů?

Ne. Bibliografické záznamy, abstrakty a plné texty jsou různé typy obsahu. To, zda je plný text dostupný, závisí na zdroji, Open Access a vašich stávajících licencích. Tarif EUVIMED nenahrazuje dodatečná vydavatelská práva.