聯繫組織管理員 申請 資料集 群組 動態牆 展示案例 聯繫組織管理員 資料集名稱 H11-M25_整合半監督式、弱監督式與非監督式深度學習方法之分割/協同分割方法 * 全名 * 電子郵件 * 說明 *驗證碼 重新整理 需申請審核 H11-M25_整合半監督式、弱監督式與非監督式深度學習方法之分割/協同分割方法 考量到病理影像數據龐大,人工標註成本極高,因此若能降低標註負擔,能更好加速病理 AI 模型開發。我們提出一種基於弱監督學習的方法,並引入前景與背景 Token,以幫助模型更有效地學習複雜的組織結構,進而精準分割出目標區域。 資料與資源 H11-M25.zipZIP 探索 更多資訊 code.zipZIP 探索 更多資訊 額外的資訊 欄位 值 作者 趙珈葦 維護者 趙珈葦 版本 1.0.0 最後更新 九月 30, 2025, 16:12 (CST) 建立 九月 30, 2025, 16:03 (CST) 推薦資料集: 台灣自來水公司顧客滿意度調查 付費方式 免費 更新頻率 不定期 提供本公司近年顧客滿意度調查結果 國家教育研究院-材料科學名詞-金屬材料學術名詞 付費方式 免費 更新頻率 不定期 材料科學名詞-金屬材料英中對照名詞等資訊。 新竹科學園區從業員工年齡統計 付費方式 免費 更新頻率 不定期 園區從業員工年齡統計 臺北市各級學校暨幼兒園畢業生數(103年以後) 付費方式 免費 更新頻率 不定期 臺北市各級學校暨幼兒園畢業生數(103年以後)時間數列統計資料 歷年職場二手菸暴露率 付費方式 免費 更新頻率 不定期 資料來源:本署全國職場健康促進暨菸害防制現況調查。 備註:職場二手菸暴露率=(經常聞到菸味人數+偶爾聞到菸味人數)/總樣本數。 Source:Nationwide Survey on Health Promotion and Tabacco Hazards Prevention at the Workplaces. Note:Environmental...