跑通dtfd-mil
时间: 2023-09-25 15:12:12 浏览: 111
根据引用的描述,DTFD-MIL是一种利用伪袋和双层MIL思想的方法,其中推导的实例概率为DTFD-MIL的特征蒸馏提供了依据。而根据引用的描述,AB-MIL中获取单个实例的预测概率是可行的。这意味着跑通DTFD-MIL方法需要实现以下两个关键步骤:
1. 在AB-MIL框架下推导实例概率:根据引用的描述,需要使用AB-MIL框架来推导实例概率。这可能涉及到推导实例的预测概率,并结合公式和来计算信号强度和实例属于某个确定类别的概率。
2. 利用伪袋和双层MIL思想的特征蒸馏:根据引用的描述,DTFD-MIL使用伪袋和双层MIL思想进行特征蒸馏。这可能需要实现特征蒸馏的过程,提取关键特征并应用双层MIL思想进行模型训练和预测。
请注意,上述步骤仅基于提供的引用内容推测,具体实现DTFD-MIL方法的详细细节可能需要参考原始论文或其他相关资源。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [论文(四):DTFD-MIL: Double-Tier Feature Distillation Multiple Instance Learning for Histopathology ...](https://blog.csdn.net/weixin_45573296/article/details/127467216)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [论文阅读 (47):DTFD-MIL: Double-Tier Feature Distillation Multiple Instance Learning for ...](https://blog.csdn.net/weixin_44575152/article/details/124280361)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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