ギガピクセル全体のスライド組織病理画像 (WSI) の処理は、計算コストの高い作業です。複数インスタンス学習 (MIL) は、WSI を処理するための従来のアプローチになりました。MIL では、これ

arxiv_reader のブックマーク 2023/03/03 12:43

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4733130839782840516/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.00865v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.00865v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2303.00865v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">AMIGO：ギガピクセル画像の表現学習のための共有コンテキスト処理を備えたスパースマルチモーダルグラフトランスフォーマー</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22representation%20learning%22">representation learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/sparse">sparse</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/transformer">transformer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ギガ ピクセル全体のスライド組織病理画像 (WSI) の処理は、計算コストの高い作業です。複数インスタンス学習 (MIL) は、WSI を処理するための従来のアプローチになりました。MIL では、これ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230303#bookmark-4733130839782840516"><span class="datetime-body">2023/03/03 12:43</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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