SimMIL: A Universal Weakly Supervised Pre-Training Framework for Multi-Instance Learning in Whole Slide Pathology Images

Fuente: arXiv

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux:	Song, Yicheng, Lin, Tiancheng, Peng, Die, Yang, Su, Xu, Yi
Format:	Preprint
Publié:	2025
Sujets:	Computer Vision and Pattern Recognition
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https://arxiv.org/abs/2505.06710