檢索結果:共6筆資料 檢索策略: ckeyword.raw="弱監督學習"
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語意分割任務對圖像提供逐點的類別預測,進而產生分析結果,以往的語義分割任務須要使用像素級別的分類標註進行網路訓練,學習各語意間不同的特徵,然而逐點標注相當耗時與耗人力,因此現今語意分割朝向減少標注來…
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語意分割是計算機視覺領域中的重要任務,旨在將圖像的每個像素進行逐點的類別預測,從而實現對圖像的精細分析。然而,傳統的語意分割方法需要大量的像素級別資料來訓練模型,這一過程耗時且耗費人力。為了減少標註…
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本論文使用弱監督學習方式,針對全玻片病理影像(WSI)開發一電腦輔助診斷分析系統對腦腫瘤進行分型分類。訓練集中包含了221例全玻片腦腫瘤病理影像,並分類成三個分型: 星狀細胞瘤(Astrocytom…
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在電腦視覺領域,監控影片中的異常檢測是一項具有挑戰性的任務。它需要準確識別像是事故、打鬥、放火和搶劫等異常事件,這些事件通常具有時間性質。為了克服僅依賴單幀或附近幀的局限性,研究者們已經探索了利用時…
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本研究改進了2019 年Campanella. 等人發表於Nature Medicine 的MIL_RNN [1] 方法,並提出了兩種預測子宮內膜染色全玻片影像微衛星狀態(Microsatellit…
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