Zobrazeno 1 - 10
of 28
pro vyhledávání: '"Ma, Yingfan"'
Multiple instance learning (MIL) problem is currently solved from either bag-classification or instance-classification perspective, both of which ignore important information contained in some instances and result in limited performance. For example,
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.04813
Active learning (AL) is an effective approach to select the most informative samples to label so as to reduce the annotation cost. Existing AL methods typically work under the closed-set assumption, i.e., all classes existing in the unlabeled sample
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2307.05254
Weakly supervised whole slide image classification is usually formulated as a multiple instance learning (MIL) problem, where each slide is treated as a bag, and the patches cut out of it are treated as instances. Existing methods either train an ins
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2307.02249
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology; October 2024, Vol. 34 Issue: 10 p9732-9744, 13p
Publikováno v:
In Computers & Security January 2021 100
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Ma, Yingfang
The construction of mesoscale assemblies using a bottom-up approach is an emerging research area in recent years, while understanding the interactions that control the organization of the constructing building blocks turns out to be a prerequisite fo