GenSeg三層優(yōu)化練習(xí)結(jié)構(gòu)

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

不同于傳統(tǒng)生成模型將數(shù)據(jù)生成與圖畫切割練習(xí)分隔來(lái)的做法，而規(guī)范DeepLab在運(yùn)用200張圖畫時(shí)仍未到達(dá)這一水平。加州大學(xué)圣地亞哥分校的研討團(tuán)隊(duì)提出了GenSeg，生成的樣本無(wú)法很好的提高切割模型的功能；半監(jiān)督辦法依靠海量未標(biāo)示圖畫，

試驗(yàn)成果

比較傳統(tǒng)辦法 ，GenSeg無(wú)需依靠任何額定未標(biāo)示圖畫。GenSeg 能夠無(wú)縫集成到現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)圖畫切割模型中 ，廣泛應(yīng)用于疾病診斷、

比方 ，

總結(jié)

GenSeg 經(jīng)過(guò)立異的端到端生成式結(jié)構(gòu) ，該結(jié)構(gòu)中數(shù)據(jù)增強(qiáng)模型的優(yōu)化和語(yǔ)義切割模型的練習(xí)嚴(yán)密耦合