02 2020 档案
MIDL2020分割相关的论文集
摘要:链接:https://pan.baidu.com/s/1A6PA1QYZQcI2bqwXTuVFAA 提取码:2d2y
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基于深度学习的自然图像和医学图像分割:损失函数设计(2)
摘要:这篇介绍一下损失函数在医学图像分割问题中的应用。 1. 损失函数在医学图像分割中的应用 上一篇文章中我们讨论了标准的交叉熵损失函数及其加权版本,这些损失函数也都广泛应用在医学图像分割问题中。但是针对大背景中的小前景对象分割问题(常见于医学图像,典型的类别不平衡),基于重叠度的损失函数(例如Dice
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基于深度学习的自然图像和医学图像分割:损失函数设计(1)
摘要:本文总结一下基于深度学习的自然图像和医学图像分割问题中,常用的损失函数。 从频率派的角度看深度学习模型,是把输入数据 假设为一个随机变量,服从一个概率分布 , 其中的参数 是未知常量。我们需要对 进行求解,但深度学习模型直接得到解析解是不可能的,我们只能求得 来逼近 。损失函数就是作为优化过程的指导
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