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基于分层区域的多实例学习中的 Transformer
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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Transformer的多例学习方法，使用区域视觉Transformer自注意机制来预测整张幻灯片，并处理不同距离级别上的特征。作者还提出了一种在推断期间将图像处理集中于高注意区域的方法，以提高预测准确性。实验证明该方法在两个组织病理学数据集上性能显著提高，并指出了进一步研究的有希望的方向。
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关键要点
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提出了一种基于Transformer的多例学习方法。
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使用区域视觉Transformer自注意机制替代传统学习注意机制。
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通过融合区域块信息来预测整张幻灯片。
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展示了在不同距离级别上分层处理特征的方法。
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介绍了一种在推断期间集中处理高注意区域的方法，以提高预测准确性。
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该方法在两个组织病理学数据集上显著提高了性能。
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指出了进一步研究的有希望的方向。
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