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使用一个网络对糖网进行二分类，后使用一个网络对有糖网症状的进行四分类，作者整合使用了一个注意力机制，可以更高效的提取糖网的病灶去对糖网进行分类

文献阅读（34）的原文，文章主要是机器学习和深度学习在糖网方面的应用。 文章核心：先使用CNN提取糖网的特征，之后使用分类器模型，对糖网进行分级，其中在二分类的模型上准确率达到99.89%，在多分类模型上准确率达到99.59%

文献阅读（35）的原文，文章主要是机器学习和深度学习在糖网方面的应用。 文章核心：使用深度学习方法对眼底照中的糖网病灶进行自动检测和分类糖网。其中公设计三个方面：预处理，分割，分类

文献阅读（36）的原文，文章主要是机器学习和深度学习在糖网方面的应用。 文章核心：使用现有的方法进行糖网分类，没有进行模型的改进，使用前任训练好的权重作为预训练模型的初始权重，之后根据实际情况进行微调，找到较好的结果。

文献阅读（37）的原文，文章主要是机器学习和深度学习在糖网方面的应用。 文章核心：眼底图像经过传统方法增强后，使用一个简短的深度卷积神经网络对糖网进行分类。其中使用的传统的图像增强方法是HE和CLAHE

提出了一种新的、直截了当的见解来缓解这个问题。具体来说，我们在传统的FSS模型（meta learner）上应用了一个额外的分支（基本学习者），以明确识别基本类，即不需要分割的区域。然后，将这两个学习器并行输出的粗略结果进行自适应集成，以获得精确的分割预测。考虑到元学习者的敏感性，我们进一步引入调整因子来估计输入图像对之间的场景差异，以便于模型集成预测。PASCAL-5i和 COCO-20i验证性能大幅提升，令人惊讶的是，我们的多功能方案即使有两个普通的学习者，也创造了最先进的水平。此外，鉴于所提出方法的独特性，我们还将其扩展到更现实但更具挑战性的环境，即广义FSS，其中需要确定基类和新类的像素。

提出了一种简单而有效的自我引导学习方法，即挖掘丢失的关键信息。具体来说，通过对标注的支持图像进行初始预测，将覆盖和未覆盖的前景区域分别用掩码GAP编码为主支持向量和辅助支持向量。通过主支持向量和辅助支持向量的融合，对查询图像获得了较好的分割性能。在我们的1 shot 分割自我引导模块的启发下，我们提出了一个多次分割的交叉引导模块，其中最终混合使用来自多个带注释的样本的预测，高质量的支持向量贡献更多，反之亦然。该模块改进了推理阶段的最终预测，无需再训练。大量实验表明，我们的方法在pascal -5i和coco -20i数据集上都实现了新的最先进的性能。