MergeUp增强的半弱监督学习在全切片图像分类中的应用

本研究解决了全切片图像分类中的手动标注稀缺和图像高分辨率带来的问题。通过将弱监督学习任务转化为半弱监督学习，提出了自适应伪包增强（AdaPse）和MergeUp特征增强技术，从而提高模型的训练数据多样性。实验结果表明，该方法在多个数据集上的表现优于现有最先进的技术，展示了其在全切片图像分类中的有效性。