CP-UNet:基于轮廓的医学超声图像分割概率模型 ! 基于深度学习的分割方法广泛用于检测超声图像中的病变。在整个成像过程中,超声波的衰减和散射会导致轮廓模糊和伪影的形成,限制了获取的超声图像的清晰度。 为克服这一挑战,作者提出了一种基于轮廓的概率分割模型CP-UNet,该模型引导分割网络在解码过程中关注轮廓。 作者还...
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pytorch unet预测 pytorch预测分类概率 前面的自己设计的模型出现了过拟合现象,训练集准确度高达95%,但是测试集准确度惨不忍睹63%左右。 使用交叉熵作为loss,模型采用resnet50,使用预训练模型,我在调试的过程中,使用预训练模型可以快速得到收敛好的模型,使用预训练模型将pretrained设置为True即可。更改最后一层的全连接...
在整个成像过程中,超声波的衰减和散射导致轮廓模糊和伪影的形成,限制了获得的超声图像的清晰度。为了克服这一挑战,作者提出了一种基于轮廓的概率分割模型CP-UNet,它引导分割网络在解码过程中增强对轮廓的关注。作者设计了一种新颖的下...
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