H11-M05_CODE.zip
根據資料集摘要
Method: 使用多實例學習訓練WSI的分類與切割模型，只需要給定WSI有無包含腫瘤組織資訊即可訓練具有分割與分類效果的模型。 模型訓練分為兩階段, 第一階段是使用 Self-Supervised Learning 去訓練一個好的 embedder，把patch轉為特徵向量 ，第二階段會使用到訓練好的 Aggregator...
其他資訊
| 欄位 | 值 |
|---|---|
| 最後更新資料 | 七月 10, 2023 |
| 最後更新的詮釋資料 | 七月 10, 2023 |
| 建立 | 七月 10, 2023 |
| 格式 | application/zip |
| 共享範圍/授權 | Other (Non-Commercial) |
| created | 超過 3 年之前 |
| format | ZIP |
| id | 03fbb81e-bb32-4a54-b936-1b40ea6815e7 |
| last modified | 超過 3 年之前 |
| md5 | c93f2c08dc057c04e2fda60abb1ca31d |
| mimetype | application/zip |
| on same domain | True |
| package id | a251e0eb-cfe2-487b-8d81-07b2c6767126 |
| proxy url | https://scidm.nchc.org.tw/dataset/a251e0eb-cfe2-487b-8d81-07b2c6767126/resource/03fbb81e-bb32-4a54-b936-1b40ea6815e7/nchcproxy/H11-M05_CODE.zip |
| revision id | bf30a774-796a-4f96-ad48-42220b032858 |
| sha256 | 5c4fc794e3829d872d85a64809938eb2e521c0166707274e952d99194c55463e |
| size | 1.3 MiB |
| state | active |
| url type | upload |
推薦資料集：