# 门控注意力池化

该工作提出一种弱监督、免检测的多实例学习框架，用双分支门控注意力池化在整张宫颈细胞学切片层面做预测，把全片视为局部实例块的集合，从而无需单细胞边界框或像素级标注；在内部多中心队列（SIPaKMeD、Herlev、CRIC）与经无监督标记控制分水岭流程处理的域外 Mendeley LBC 验证队列上评估，结果显示轻量骨干 MobileNetV2 在同分布多中心准确率上最优（90.96% 准确率、0.9800 ROC-AUC），而容量更大的 Xception 在域移下域外稳健性更好（80.43% 平衡准确率）。

该工作提出一种弱监督、免检测的多实例学习框架，用双分支门控注意力池化在整张宫颈细胞学切片层面做预测，把全片视为局部实例块的集合，从而无需单细胞边界框或像素级标注；在内部多中心队列（SIPaKMeD、Herlev、CRIC）与经无监督标记控制分水岭流程处理的域外 Mendeley LBC 验证队列上评估，结果显示轻量骨干 MobileNetV2 在同分布多中心准确率上最优（90.96% 准确率、0.9800 ROC-AUC），而容量更大的 Xception 在域移下域外稳健性更好（80.43% 平衡准确率）。