#segmentation

LocalLLaMA の投稿は、0.6B と 0.3B の比較的小さな open model でも grounding、segmentation、OCR を実用的に狙えることを示した。

r/MachineLearningのReddit投稿が、breast MRI segmentationのage-related biasを扱うarXiv論文を注目させた。論文は、automated labelsがfairness評価を歪める『Biased Ruler』 effectを生みうること、そして younger患者の性能格差はbreast densityだけでは説明できないと示している。

r/MachineLearningで注目された乳がん segmentation研究は、自動生成ラベルを学習と評価の両方に使うと younger patient 集団の性能低下や bias が実際より見えにくくなると指摘している。