Buchumschlag

Review of Zero-Shot and Few-Shot AI Algorithms in The Medical Domain

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Badawi, Maged, Abushanab, Mohammedyahia, Bhat, Sheethal, Maier, Andreas
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computer Vision and Pattern Recognition
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

ProtoCLIP: Prototype-Aligned Latent Refinement for Robust Zero-Shot Chest X-Ray Classification
von: Kittler, Florian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Benchmarking CNN-based Models against Transformer-based Models for Abdominal Multi-Organ Segmentation on the RATIC Dataset
von: Bayer, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Enhancing zero-shot learning in medical imaging: integrating clip with advanced techniques for improved chest x-ray analysis
von: Bhardwaj, Prakhar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Addressing Data Scarcity in 3D Trauma Detection through Self-Supervised and Semi-Supervised Learning with Vertex Relative Position Encoding
von: Chaudhary, Shivam, et al.
Veröffentlicht: (2026)

CXR-CML: Improved zero-shot classification of long-tailed multi-label diseases in Chest X-Rays
von: Madhipati, Rajesh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Few-Shot Domain Adaptation with Temporal References and Static Priors for Glacier Calving Front Delineation
von: Dreier, Marcel, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Transductive Zero-Shot and Few-Shot CLIP
von: Martin, Ségolène, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Contrastive Graph Modeling for Cross-Domain Few-Shot Medical Image Segmentation
von: Bo, Yuntian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Retina-RAG: Retrieval-Augmented Vision-Language Modeling for Joint Retinal Diagnosis and Clinical Report Generation
von: Zaian, Abdelrahman, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Zero-Shot Prompting and Few-Shot Fine-Tuning: Revisiting Document Image Classification Using Large Language Models
von: Scius-Bertrand, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Domain-Rectifying Adapter for Cross-Domain Few-Shot Segmentation
von: Su, Jiapeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Random Registers for Cross-Domain Few-Shot Learning
von: Yi, Shuai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Few-Shot Adaptation of Grounding DINO for Agricultural Domain
von: Singh, Rajhans, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Infrared Domain Adaptation with Zero-Shot Quantization
von: Sevsay, Burak, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learnable Prompt for Few-Shot Semantic Segmentation in Remote Sensing Domain
von: Immanuel, Steve Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Survey on Generative Modeling with Limited Data, Few Shots, and Zero Shot
von: Abdollahzadeh, Milad, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Zero-Shot Paragraph-level Handwriting Imitation with Latent Diffusion Models
von: Mayr, Martin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Few-Shot Medical Image Segmentation with Large Kernel Attention
von: Wu, Xiaoxiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Zero-Training Task-Specific Model Synthesis for Few-Shot Medical Image Classification
von: Qin, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adapting In-Domain Few-Shot Segmentation to New Domains without Source Domain Retraining
von: Fan, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Remedying Target-Domain Astigmatism for Cross-Domain Few-Shot Object Detection
von: Jiang, Yongwei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ContextVLM: Zero-Shot and Few-Shot Context Understanding for Autonomous Driving using Vision Language Models
von: Sural, Shounak, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-Scale Memory Comparison for Zero-/Few-Shot Anomaly Detection
von: Huang, Chaoqin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Zero-Shot Detection of AI-Generated Images
von: Cozzolino, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Frozen Feature Augmentation for Few-Shot Image Classification
von: Bär, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Liberating Seen Classes: Boosting Few-Shot and Zero-Shot Text Classification via Anchor Generation and Classification Reframing
von: Liu, Han, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multimodal Cross-Domain Few-Shot Learning for Egocentric Action Recognition
von: Hatano, Masashi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Meta-Exploiting Frequency Prior for Cross-Domain Few-Shot Learning
von: Zhou, Fei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Divide-and-Conquer Decoupled Network for Cross-Domain Few-Shot Segmentation
von: Cong, Runmin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evaluating Few-Shot Pill Recognition Under Visual Domain Shift
von: Chu, W. I., et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Cross-Domain Few-Shot Learning Method Based on Domain Knowledge Mapping
von: Chen, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AirShot: Efficient Few-Shot Detection for Autonomous Exploration
von: Wang, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Will It Zero-Shot?: Predicting Zero-Shot Classification Performance For Arbitrary Queries
von: Robbins, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Investigating Prompting Techniques for Zero- and Few-Shot Visual Question Answering
von: Awal, Rabiul, et al.
Veröffentlicht: (2023)

SD-FSMIS: Adapting Stable Diffusion for Few-Shot Medical Image Segmentation
von: Li, Meihua, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Adapting Foundation Models for Few-Shot Medical Image Segmentation: Actively and Sequentially
von: Yang, Jingyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Concentrate on Weakness: Mining Hard Prototypes for Few-Shot Medical Image Segmentation
von: Jiang, Jianchao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Trustworthy Few-Shot Transfer of Medical VLMs through Split Conformal Prediction
von: Silva-Rodríguez, Julio, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Domain-Aware Continual Zero-Shot Learning
von: Yi, Kai, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Free Lunch to Meet the Gap: Intermediate Domain Reconstruction for Cross-Domain Few-Shot Learning
von: Zhang, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2025)