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原创 U-Net:《U-Net: Convolutional Networks for BiomedicalImage Segmentation》
有很多人同意,成功训练深度网络需要数千个带注释的训练样本。在本文中,我们提出了一种网络和训练策略,该策略依赖于数据增强的强大使用,以更有效地使用可用的带注释的样本。该架构由用于捕获上下文的收缩路径和用于实现精确定位的对称扩展路径组成。我们表明,这样的网络可以从很少的图像中进行端到端训练,并且在ISBI挑战中的神经元结构分割方面优于先前的最佳方法(滑动窗口卷积网络)。使用在透射光学显微镜图像(相位对比和DIC)上训练的相同网络,我们在这些类别中以较大优势赢得了2015年ISBI细胞跟踪挑战赛。
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