研究团队提出视网膜基座模型轻量化蒸馏框架CAMEL

2026年11月2日，研究人员在 arXiv 发表成果，提出用于构建超轻量视网膜基础模型的跨架构知识蒸馏框架 CAMEL。该框架在嵌入学习中采用非对称掩蔽策略，能够将 RETFound 等庞大教师模型的知识有效迁移至紧凑轻量的学生模型。在 4 个数据集上的评估测试表明，CAMEL 在大幅降低模型计算复杂度的同时有效保留了准确率，适合在计算资源受限的临床环境中部署与应用。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。