基于弱监督的深度学习算法的说明文档、接口文档

该算法旨在解决医学影像分割中的高度专业和耗时的标注问题，通过充分利用有限的标注数据和大量无标注数据来分割腹部器官。与传统方法不同，该算法不仅注重分割准确度，还关注模型推理速度和资源消耗的问题，以在临床应用中实现平衡。该算法的核心思想包括多尺度模型联合训练框架，利用大模型生成可信伪标签来优化小模型，以及基于滑窗的高效推理方式，通过先验知识降低在背景区域的计算开销。