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LDCSF: 基于局部深度卷积的水生框架用于多标签组织病理学图像分类
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于注意力机制的跨视图特征一致性端到端伪掩膜生成框架（CVFC），通过多尺度集成特征图生成类激活图（CAM），并使用特征一致损失和特征交叉损失进行参数优化。CVFC在WSSS4LUAD数据集上表现优于其他方法，达到了IoU为0.7122和fwIoU为0.7018。
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关键要点
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提出了一种基于注意力机制的跨视图特征一致性端到端伪掩膜生成框架（CVFC）。
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CVFC通过三个分支的联合框架生成类激活图（CAM）。
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使用多尺度集成特征图进行特征一致损失和特征交叉损失的参数优化。
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在WSSS4LUAD数据集上，CVFC的IoU达到了0.7122，fwIoU为0.7018。
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CVFC的表现优于HistoSegNet、SEAM、C-CAM、WSSS-Tissue和OEEM等其他方法。
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