- Vision Transformer（ViT）は医用画像解析で有望であるが、データ希少時の局所特徴捕捉の困難によるデータ非効率性と、転移学習における全面的ファインチューニングの高い計算・記憶要求によるパラメータ非効率性という二つの課題があるため、効率的かつ精度を保つ医用画像解析を目的としてShared Attention Vision Transformer（SAViT）を提案する。
医用画像のデータ・パラメータ効率的解析のためのSAViT
AIによる要点抽出
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