基于多头注意力的深度多示例学习
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。MAD-MIL 是一个基于多头注意力机制的深度多实例学习模型,针对数字病理学中弱监督的整张切片图像分类而设计。在模型复杂度简化的同时,MAD-MIL 能够与先进模型如 CLAM 和 DS-MIL 取得竞争性结果,并在 MNIST-BAGS 和公共数据集(包括 TUPAC16、TCGA BRCA、TCGA LUNG 和 TCGA KIDNEY)上对 ABMIL...
MAD-MIL是数字病理学中的图像分类模型,基于多头注意力机制和深度多实例学习。该模型在简化复杂度的同时,与其他先进模型竞争并超越多个数据集。它提升了切片表示的信息多样性、可解释性和效率,是自动化病理工作流程的有希望的解决方案。