Additive MIL: Intrinsically Interpretable Multiple Instance Learning for Pathology
Additive MIL:用于病理学的本质可解释多实例学习.
Additive MIL:用于病理学的本质可解释多实例学习.
TransMIL:基于Transformer的相关多实例学习用于全切片图像分类.
网页视频标注的多实例学习中的自适应池化.
多实例学习的确定性池化.
Power pooling:弱标签声音事件检测的自适应池化函数.
基于最大池化的多实例学习实现更鲁棒的全切片图像分类.