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根據資料集摘要
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。
其他資訊
| 欄位 | 值 |
|---|---|
| 最後更新資料 | 九月 30, 2025 |
| 最後更新的詮釋資料 | 九月 30, 2025 |
| 建立 | 九月 30, 2025 |
| 格式 | application/zip |
| 共享範圍/授權 | Other (Non-Commercial) |
| created | 5 個月前 |
| format | ZIP |
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| last modified | 5 個月前 |
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| size | 218.9 KiB |
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| url type | upload |
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