CVFC: Cross-View Feature Consistency Attention-Based Weakly Supervised Semantic Segmentation of Pathological Images
原文约100字/词,阅读约需1分钟。发表于: 。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),通过三个分支的联合框架,使用多尺度集成特征图生成类激活图(CAM),并通过特征一致损失和特征交叉损失对 CVFC 的参数进行优化,最终在 WSSS4LUAD 数据集上取得了 IoU 为 0.7122 和 fwIoU 为 0.7018 的结果,分别优于...
本文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),通过三个分支的联合框架生成类激活图(CAM),并通过特征一致损失和特征交叉损失进行优化。在实验中,CVFC 在 WSSS4LUAD 数据集上表现出较高的 IoU 和 fwIoU,优于其他方法。