本研究提出了一种专门为显著目标检测设计的神经网络SODAWideNet++，通过引入注意力引导的长程特征提取模块和大膨胀卷积等技术，有效提高了模型的性能和网络大小。该模型只有35%的可训练参数。

提出了一种基于注意力引导的方法，利用全幅切片图像分类模型对阴道念珠菌进行诊断分类，通过细粒度特征的自注意模块和对虚假阳性区域的注意力抑制方法，解决了WSI图像样式差异并取得了最先进的性能。