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原创 Superfusion开源代码损失函数异常问题

首先网络会对输入的数据进行人为形变，将形变后的图像作为真正的网络输入，并产生一个图像如何形变的形变场disp。问题出在loss_reg_field（对应论文中的公式13），这个损失函数会教会网络如何去预测disp，即教会网络如何去学习将原图变扭曲，并且对这个损失函数给了一个极大的1000倍的权重，导致这个网络在预测原图和预测形变场中，总是会被这个损失函数强制去学习形变场disp。预测的结果，称为预测场，会直接作用于形变后的图像，即对图像进行二次形变，导致配准的结果扭曲的不像样。