arXiv cs.CV· Alexis Guichemerre, Banafsheh Karimian, Soufiane Belharbi, Natacha Gillet, Nicolas Thome, Pourya Shamsolmoali, Mohammadhadi Shateri, Luke McCaffrey, Eric Granger·· 5 小时前AI 评分12
SFDA-SPF：面向组织学图像弱监督定位的选择性预测遗忘方法
Selective Prediction Forgetting for Adaptation of Weakly Supervised Localization of Histology Images
AI 导读
针对弱监督目标定位（WSOL）在跨域偏移下预测过度集中于少数主导类的问题，研究者提出无源域适应方法 SFDA-SPF，通过构建由主导类决策边界附近不确定样本组成的"遗忘集"和锚定准确样本的"保留集"，并引入互补优化目标降低主导类概率，无需真实目标类分布知识。该方法同时联合优化像素级分类器以提升定位性能。
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