GenSeg三層優化練習結構

該論文近來被世界聞名期刊Nature Communications正式接納。

GenSeg用AI生成高質量醫學圖畫及對應切割標示，

技能中心

GenSeg包括兩個首要組件 ：

1. 語義切割模型，

作為一個通用、

試驗成果標明，

在醫療范疇中
，GenSeg顯示出明顯的樣本節約作用 ，比方在足部潰瘍切割試驗中，要到達Dice分數約0.6  ，

不同辦法在練習樣本數量（x軸）與切割功能（y軸）之間的聯系。GenSeg 在明顯削減練習樣本的一起，

比方
，該辦法經過多層級優化戰略完成端到端的數據生成流程 ，且所需的練習數據量僅為現有辦法的1/8到1/20 ，代碼地址 ：https://github.com/importZL/GenSeg

GenSeg能夠被應用到不同的切割模型
，

在in-domain試驗中  ，GenSeg能夠被應用到3D數據切割使命
。醫學圖畫語義切割的準確性明顯提高 ，敞開新一輪的練習-生成-優化循環，而規范DeepLab在運用200張圖畫時仍未到達這一水平