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CVFC: 跨视图特征一致性基于注意力的病理图像弱监督语义分割
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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。
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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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使用特征一致损失和特征交叉损失对 CVFC 的参数进行优化。
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在 WSSS4LUAD 数据集上，CVFC 的 IoU 为 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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