此外，我们提出了一个自训练的知识蒸馏框架，GLIP作为教师模型，利用其初始预测作为伪标签，以应对高密度细胞核检测带来的挑战，包括漏检、误检和实例重叠问题。我们的方法在无标注的细胞核检测中表现出色，优于所有现有的无监督方法，并展现出良好的通用性。目前，大规模视觉-语言预训练模型（VLPMs）通过从大量网络来源的文本-图像对中学习对齐的文本和图像特征，获得了语义丰富、多功能且可迁移的视觉特征，从而催生了新的无监督学习方法。带有“*”标记的方法基于医学图像，而带有“”标记的方法专门基于 H&E 图像。
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