Multi-Magnification Attention Convolutional Neural Networks [AI-eXplained]

放大倍数 卷积神经网络 计算机科学 人工智能 模式识别(心理学) 机器学习
作者
C. H. Chao,Daniel Winden Hwang,Hung‐Wen Tsai,Shih-Hsuan Lin,Weili Chen,Chun-Rong Huang,Pau‐Choo Chung
出处
期刊:IEEE Computational Intelligence Magazine [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:18 (3): 54-55 被引量:3
标识
DOI:10.1109/mci.2023.3277771
摘要

To apply convolutional neural networks (CNNs) on high-resolution images, a common approach is to split the input image into smaller patches. However, the field-of-view is restricted by the input size. To overcome the problem, a multi-magnification attention convolutional neural network (MMA-CNN) is proposed to analyze images based on both local and global features. Our approach focuses on identifying the importance of individual features at each magnification level and is applied to pathology whole slide images (WSIs) segmentation to show its effectiveness. Several interactive figures are also developed to enhance the reader's understanding of our research.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
gaogao发布了新的文献求助10
刚刚
Ljd完成签到,获得积分10
1秒前
和成发布了新的文献求助10
1秒前
嘿1111完成签到,获得积分10
1秒前
dd完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
wsxxdg发布了新的文献求助10
1秒前
鸫鸫完成签到 ,获得积分10
2秒前
qq完成签到,获得积分10
2秒前
慧子发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
徐凯丽完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
可爱的函函应助太空芝士采纳,获得10
2秒前
FBH一号机发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
123发布了新的文献求助10
3秒前
贪玩的成危完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
fuadi发布了新的文献求助10
3秒前
活泼夏菡关注了科研通微信公众号
3秒前
4秒前
Akim应助NovermberRain采纳,获得10
4秒前
4秒前
嘿1111发布了新的文献求助10
4秒前
莜莜发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
852应助金鱼采纳,获得10
4秒前
4秒前
4秒前
4秒前
4秒前
4秒前
4秒前
4秒前
luochenglin完成签到,获得积分10
5秒前
WJT发布了新的文献求助10
5秒前
桃子完成签到 ,获得积分10
6秒前
7秒前
katerina发布了新的文献求助10
7秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Principles of town planning: translating concepts to applications 1000
Navigating Normative Orders. Interdisciplinary Perspectives 800
1 Peter and Christ's Descent to the Dead in Its Early Christian Reception 700
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7740292
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9289038
关于积分的说明 20193425
捐赠科研通 7318510
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3306434
关于科研通互助平台的介绍 2458669
邀请新用户注册赠送积分活动 2316546