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HMIL：用于细粒度全切片图像分类的层次多实例学习
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种层次多实例学习框架，旨在解决细粒度全切片图像分类中的形态差异辨别问题，提升模型的区分能力，达到最新性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种层次多实例学习框架，旨在解决细粒度全切片图像分类中的形态差异辨别问题。
- 研究的关键在于有效辨别同一大类图像内的细微形态差异。
- 论文引入了类级注意机制与监督对比学习，增强了模型的区分能力。
- 在培训过程中，自适应平衡层次特征，以提升细粒度分类任务的性能。
- 该方法在细粒度分类任务中实现了最新的性能表现。
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