类似于等式(2),例如 k 为 c 类(c = 0 表示负数,c = 1 表示正数)的信号强度可以推导出为(见补充),\begin{equation}L_k^c=\sum_{d=1}^D\beta_d^c\hat{h}_{k,d},\quad\beta_d^c=\frac1K\sum_{i=1}^K\frac{\partial s_c}{\partial\hat{h}_{k,d}}\end{equation}\\其中s_c是M...
(2)利用梯度cam的基本思想,推导了AB-MIL框架下的实例概率。由于AB-MIL是许多MIL工作的基础,实例概率推导有助于相关MIL方法的推广研究.(3)利用实例概率推导,我们建立了一个双层MIL框架,并在两个大型公共组织病理学WSI数据集上进行了实验,证明了该框架优于其他最新方法。 相关工作 2.1. Multiple instance learning in...
The code for our CVPR2022 paper 'DTFD-MIL: Double-Tier Feature Distillation Multiple Instance Learning for Histopathology Whole Slide Image Classification'. Camelyon16 Test Set Mask:https://drive.google.com/drive/folders/1VXBoVtH1yCEHNzDGKDxJoHSRaxM_iMpP?usp=sharingCAUTION: There should be 48 fi...
此外,为了进行特征提取,我们利用Grad -CAM的基本思想,在AB-MIL的框架下推导了实例概率,Grad-CAM是为可视化深度学习特征而开发的[33]。 本质上,我们从另一个角度处理WSI分类的MIL问题,提出了双层MIL框架。主要贡献有: 我们引入了伪包的概念来缓解WSIs数量有限的问题。 利用梯Grad-CAM的基本思想,推导了AB-MIL框架下...