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标签:MIL×
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
1107 vs 303:谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型,把大模型速度翻了4倍
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AITOP6月11日 15:23
DiffusionGemma颠覆文本生成?自回归模型的“统治”要结束了
15:07
AITOP6月11日 15:07
每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
6月1日
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AITOP6月1日 00:09
OpenAI 发起“Codex for Open Source”:免费赠送 6 个月 Pro 订阅,开源维护者能否迎来 AI 变革?
5月29日
08:02
AITOP5月29日 08:02
Opus 4.8发布:编程助手的“静默时刻”,是解放开发者,还是新门槛?🔥Anthropic 把 AI 编程的“确认键”彻底删掉了!Claude Code 搭载全新 Opus 4.8 模型,长时间任务不跑偏、不废话、不中断,像一个资深工程师一样默默干活,从功能开发到漏洞清扫全包圆,你在旁边喝茶等结果就行。过去 AI 写代码三步一问“这样可以吗”,现在它直接交完整交付物……自主编程的最后一层窗户纸,被捅破了。做自动化开发和代码审查的团队,这个模型建议直接上手,效率差距肉眼可见……Opus 4.8发布:编程助手的“静默时刻”,是解放开发者,还是新门槛?
5月27日
10:50
10:50arXiv cs.LG@Ethan Harvey, Dennis Johan Loevlie, Michael C. Hughes
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在3D医学图像分析中,通常只有整个体积的单一标签,而非每张2D切片都有标签。弱监督学习下,注意力机制的多实例学习(MIL)可为每张切片生成注意力分数,但近期研究发现,一个忽略图像内容的简单中心聚焦基线方法,在脑部扫描切片分类上竟优于基于注意力和Transformer的MIL方法。该研究进一步验证,该基线在胸部和腹部CT扫描的切片分类上也表现更优。为此,作者提出Normal Guidance正则化技术,鼓励学习到的注意力分布遵循钟形曲线。在三个医学影像数据集(总计超过400万张2D切片)上,Normal Guidance使基于注意力和Transformer的MIL方法在切片级定位上显著优于现有技术,同时在全扫描分类上保持竞争力。
论文弱监督学习注意力机制医学影像正则化MIL

推荐理由:做医学影像分析的团队终于有了一个简单有效的正则化技巧——Normal Guidance能显著提升弱监督下的切片定位精度,比现有MIL方法更准,建议做3D医学图像分类的开发者试试。
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